Fuzzy Logic Controller Sebagai Pengatur Vektor Arah Pada Surround Proccessor - ITS Repository
J:J.. ?3!-( /tJJ
FUZZY LOGIC CONTROLLER
SEBAGAI PENGATUR VEKTOR ARAH
PADA SURROUND PROCCESSOR
TUGAS AKHIR
R_ Sf"
Oleh :
629 ,g:;
NORTJAHJO TANZATRISNO
T Ol'h
2290l00083
f -~-
19~3
P EilPU~TAX
1 T S
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAK ULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
SURABAYA
1998
~
'\ MIUK PUPUSTWAN
; \I!J
ITS
I
/H
oo
FUZZY LOGIC CONTROLLER
SEBAGAI PENGATUR VEKTOR ARAH
PADA SURROUND PROCCESSOR
TUGAS AKHIR
Diajukan Guna Memenuhi Sebagian Persyaratan
Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Elektro
Pada
Bidang Studi Elektronika
Jurusan Teknik Elektro
Fakultas Teknologi lndustri
Institut Tekticlogi Sepuluh N opember
Surabaya
Mengetahui / Menyetujui
Dosen Pembimbing IQ_
.
~
Dosen Pembimbing II
(lr. Hendra K .)
SURABAYA
FEBRUARI, 1998
ABST
ABSTRAK
Surround proccessor mempakan alat pensintesa suara lingkungan yang
menghasilkan medan suara mengeliling sehingga pendengar akan merasakan
seperti berada dalam lingkungan sesungguhnya dari materi yang diputar. Untuk
mendapatkan pengaturan vektor arah yang lebih baik sehingga efek pergerakan
obyek lebih terasa dalam tata suara surround, maka dalam tugas akhir ini
dirancang Fuzzy logic controller sebagai pengatur vektor kearahan pada
surround proccessor.
Masukan yang dijadikan acuan bagi pengatur level tiap kana! adalah
amplituda sinyal kana! kiri dan kana! kanan yang akan diproses oleh fuzzy logic
controller. Kontroler fuzzy yang dipakai adalah NLX220, karena adanya masukan
dan keluaran analog sesuai dengan sinyal yang akan dikontrol.
Penerapan teknologi fuzzy logic ternyata sangat bermanfaat dalam bidang
kontrol, memudahkan proses desain, dan mempunyai tingkat keandalan yang
tinggi .
iii
KATA PENGANT
KATA PENGANTAR
Dengan memanjatkan puji dan syukur kehadirat Allah
yang telah
melimpahkan rahmat-Nya, sehingga penulis bisa menyelesaikan tugas akhir yang
berjudul:
FUZZY LOGIC CONTROLLER SEBAGAI PENGATUR VEKTOR ARAH
PADA SlJRROlJNI>
I,ROC~S
Tugas akhir ini mt:rupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar
sarjana pada Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut
Teknologi Sepuluh Nopember. Dalam menyelesaikan tugas akhir ini penulis
banyak mendapat bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak. Untuk itu pada
kesempatan ini penulis sampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya
kepada:
I. Ayah yang telah memberikan dorongan dan doa untuk menyelesaikan
studi di ITS .
2. Bapak Ir. Sutikno, sebagai koordinator bidang studi elektronika yang
telah
banyak
memberikan
menyelesaikan tagas akhir ini.
IV
dorongan
dan
bimbingan
dalam
3. Bapak Ir. Harmani, seb~gai
Dosen Pembimbing dan Dosen Wali, yang
selalu memberikan pengarahan dan bimbingan dalam menyelesaikan
tugas akhir ini.
4. Bapak Ir. Hendra K, selaku Dosen Pembimbing yang telah banyak
memberikan saran dan bimbingan dalam menyelesaikan tugas akhir
llll.
5. Bapak Ir. Teguh Yuwono, selaku ketua Jurusan Teknik Elektro, serta
seluruh staf karyawan Jurusan Taknik Elektro.
6. Seluruh
dosen
pengajar
Jurusan
Teknik
Elektro
yang
telah
memberikan ilmu selama penulis menempuh kuliah.
7. Rekan-rekan di Jurusan Teknik Elektro, terutama di bidang studi
elektronika yang telah banyak memberikan bantuan, dorongan dan
sumbangan pikiran kepada penulis dalam menyelesaikan tugas akhir
llll.
Sehubungan dengan keterbatasan penulis, penulis menyadari akan adanya
kekurangan yang ada pada tugas akhir ini, maka dengan segala kerendahan hati
penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun demi
kesempurnaan tugas akhir ini. Akhir kata semoga tugas akhir ini bermanfaat bagi
siapa saja yang membacanya.
Surabaya, Februari 1998
Penulis
v
DAFTAR I I
DAFTAR lSI
LEMBAR PERSETUJUAN
ABSTRAK
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
°
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0.
0
0
0
0.
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
..
KATA PENGANTAR .. o.. o.. o.. o.. o..
DAFTAR lSI ........ ..... ... .. ... .....
DAFTAR GAMBAR ..... o
000
DAFTAR TABEL .o.
000
000
ooo
0
0
..
o
000
•••••••••
o..
..
0
0
0
0
0
0
..
0
..
0
0
0
•••
0
0
0
0
0
0
0
•••
0
0
0
0
000
00
0
•••••••
0
••
0
ooo····· ....... oo• o......... o... o
0
0
OoOO ii
0
°
iii
0
·o ...... ... .................. 1v
°
0
°
•••
•
•••••
••
o.. o...................................................
..
000
0
0
0
0
00
000
000
••••••
••
•
•
••••
0
vi
.....
x
xiii
••••
BAB I PENDAHULUAN .... ... .. ooo··· ........ o.. o·o· ........... oooooo• oooooo··· ooo··· ... 1
1.1 .LATAR BELAKANGooo .o....... o..
1
. 2
1
0 3
1
. 4
1
.
5
.PERMASALAHAN .oo
.TUJUAN ........ .
000
.METODOLOGI.
000
•••
•••••
0
000
0
••
000
2
.
1
2
0
•
•
0
.PENDAHULUAN ...
•
••
0
0
0
•
•
0
0
000
000
o·· ...
000
0
0
0
0
••
0
•••••
000
0.
0
0
000
•
••
•
•
oooooo
000
0
•••••••••••
0
0
••
0
0
0
0
0
0
•
0
••••
o..... o
0
0
0
0
0
000
0
0.
0
•••
0
0
••
000
o.
000
000
000
•••
000
•••••••
o..
........
·o· .. o ·o· Oo····o··
••
••••••••••
•••••••••••••••••••••
••
.
••••••••
0
..
0.
0
0
0
0
0
0
••••••••••••••••••
•••••••
0
0.
0
••
0
.
...
.........
••••••••
0
••
0
000
•••
•• 3
o· ······· ..
•••
••
000
0000°0
0
•••
•
0
..
•
••
0
.
0
.
••••
0
1
0
3
•• 4
..
0
••••
.4
5
6
o.. o.... o·· ........ oo··· ... 6
.PENULISAN HIMPUNAN FUZZY .... .. ... o.............................. 7
2
2.3
••
o....... .. oo o.o
BAB II TEORI LOGIKA FUZZY .......
.
000
0
.SISTEMATIKA PEMBAHASAN ........
I .6 ORELEVANSI. .. ..
2
000
00
. 2
.
1 .OPERASI-OPERASI PADA HIMPUNAN FUZZY ........... 8
.FUNGSI KEANGGOTAAN ................. o..... o...... ... ..... o.......... 9
vi
2.4 .STRUKTUR DASAR LOGIKA FUZZY ................. . .. ..... ........ 13
2.4.1 .UNIT F~JZIKAS.
.................. ... .................... .. 14
2.4.2 .BASIS PENGETAHUAN ............ ...... ..... . ............... 15
2.4.3 .LOGIKA PENGAMBILAN KEPUTUSAN FUZZY ........ 18
2.4.4 .UNIT DEFUZZIFIKASI. ...... ... ... ............... ..... ........ 18
2.4.5 .SISTEM YANG DIATUR ............ ... ............. .. ......... 19
2.5 .MICRO CONTROLLER FUZZY NLX220 .............................. 19
2.5.1 .PENDAHULUAN .......... ........ .. ... . ... ...... ..... .......... 19
2.5.2 .DISKRIPSI PIN ............ . ..... . ........ .. ...... ...... .. ... 21
2.5 .3 .ARSITEKTUR DEVICE .... ...... ........... .. .................. 24
2.5.4 .MEMBERSHIP FUNCTION(MF) ............................. 26
2.5.5 .VARIABEL FUZZY ...................... ...... ................. 29
2.5.6 .RULE (ATURAN) ................. .. .. ..... .... .. .......... .. .... 30
2.5 .7 .EVALUASI RULE ..... ....... ........ . ... .. . ................... .30
2.5.8 .FLOATING MEMBERSHIP FUNCTION ......... ...... ... .31
2.5.9 .OPERASIONAL DEVICE ........... .. ...... ..... .............. 33
2.5. 10 MODE INAKTIF ........................ .. ................... .. .. 37
2. 5.11 ORGANISASI MEMORI. .......................... ............ 3 7
BAB III TEORI DASAR SURROUND PROCCESSOR ............................ 39
3.1 PENDAHULUAN .................................... . ............. .. ...... 39
3.2 DOLBY STEREO DAN CARA KERJANYA ........................... 42
3.2.1.DOLBY STEREO ENKODER ............ .. ... '.......... .... .. .42
vii
3.2.2.DOLBY STEREO DEKODER ..... ....... .. ..... .. ... ... ...... .41
3.2.3.PRO LOGIC (ACTIVE) DEKODER ....... ................... .42
3.3 .EFEK PSIKO-AKUSTIK ...... .. ................ . ....... .. ...... .. ......... 43
BAB IV FUZZY LOGIC SURROUND PROCCESSOR ........ . .................... 45
4. 1 .DOLBY SURROUND DEKODER ........ . .. . .. . .. .. . . .................. 45
4.1.1. BLOK DIAGRAM MODE SURROUND
PROCCESSOR .... ..... ...................... .... .. ............... 52
4.1.2. BLOK DIAGRAM SURROUND DEKODER ............... .48
4.1.3. RANGKAIAN SURROUND DEKODER .... .. .............. .58
4.2 FUZZY LOGIC SURROUND CONTROLLER .... .... ................. 58
4.2.1. BLOK DIAGRAM FUZZY LOGIC SURROUND
CONTROLLER ...................................... . ............ 58
4.2.2. RANGKAIAN FUZZY LOGIC SURROUNP
CONTROLLER ..... . ........................ ... ................. 59
4.2.3. SOFTWARE FUZZY LOGIC SURROUND
CONTROLLER ........... . ............ ........................... 62
4.2.3 .1. MASUKAN DAN KELUARAN PENGATUR
FUZZY LOGIC SURROUND
CONTROLLER ......... .. ........ ........ ..... . ...... 63
4.2.3.2. TERM MASUKAN DAN KELUARAN PENGATUR FUZZY LOGIC SURROUND CONTROLLER ..... . .................. .. ...... . ....
1
viii
......
.
.........
64
4.3. SWITCIDNG MODE SURROUND DAN DISPLAY CONTROLLER
.. .......... ·············· ·········· ······ ···· ··········· ··· ····· ······· .... .. .. ... 67
4.3.1. PERENCANAAN PERANGKAT KERAS UNTUK MIKROKONTROLLER 8031 .... .. .. . .... .. .. .................................... 67
4.3.2. PERENCANAAN PERANGKAT LUNAK UNTUK MIKROKONTROLLER 8031 .... .. ...... .. . ...... . ..... ...... .. ...... .... ........ 67
BAB V PENGUJIAN DAN PENGUKURAN ............. ... ............ .... . .... .... . 70
5.1.PENGUKURAN DAN KALIDRASI HARDWARE
SURROUND PROCCESSOR. .... . .. .. ... ... ....... . ...... ... ........... .. 70
5 .2.PENGUKURAN SURROUND PROCCESSOR
MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC NLX 220 ........................... 71
BAB VI PENUTUP ....... .. ... .... .. .. ... ... ......... ... ... .... ..... . .. .. ........ ........ .73
4.1 .KESIMPULAN ......................... .. .. .. .................. .............. 73
4.2 .SARAN ............... ........ .. ... .............. .. ....... ... ......... ..... . ... 73
DAFTAR PUSTAKA ............................... ....... . ............................... 74
LAMPIRAN
A. RANGKAIAN SURROUND PROCCESSOR ANALOG
B. RANGKAIAN FUZZY LOGIC CONTROLLER
C. RANGKAIAN MIKROCONTROLLER 8031
D . LISTING PROGRAM MIKROKONTROLLER 8031
lX
DAFTAR GAMBA
DAFTAR GAM BAR
2. 1 FUNGSI MEMBERSHIP BOOLEAN DAN FUZZY ........ . ... .................. 6
2. 2 ISTILAH-ISTILAH DALAM FUNGSI MEMBERSHIP ......................... 7
2.3 FUNGSI S ... ................. . ... ... ................................................. ... 11
2.4 FUNGSI n .......................... .... ............................. .... ................ 11
2.5 FUNGSI T ........................................... ........................ ........ ... 12
2.6 FUNGSI TRAPESIUM ....... ................................ ... .............. . .. . ... 12
2. 7 TrPIKAL SISTEM KONTROL DENGAN FUZZY LOGIC ...... ..... ...... ... 13
2.8 STRUKTUR DASAR FUZZY LOGIC CONTROLLER .......... .. .... . ... . .. . 14
2.9 BLOK DIAGRAM NLX220 ............ .................. ..... ...................... 25
2. I 0 MEMBERSHIP FUNCTION ................ ............................. ......... 27
2. II MEMBERSHIP FUNCTION KECEPATAN ........... .. .. .. . .................. 28
2. 12 OVERLAP DUA MEMBERSHIP FUNCTION ....... .. ... ... ... ............... 28
2. 13 FUZZIFIKASI DARI TEMPERATUR INPUT ...... ... ......................... 29
2. 14 FLOATING MEMBERSHIP FUNCTION ............................ .. .... ... ... 31
2. 15 MODE IMMEDIATE OEFUZZIFIKASI ........... . ...................... ....... 36
2. 16 MODE ACCUMULATE DEFUZZIFIKASI. .. ............. .. ................... 36
2. 17 TIMING DIAGRAM .......... .. ......... ......... .. . .......... ........ ...................... 38
3.1 BLOK DIAGRAM DOLBY STEREO ENKODER YANG
DISEDERHANAKAN .......... . ..... . ................ .. .. . ....................... .40
3.2 BLOK DIAGRAM DEKODER MATRIKS DOLBY ..... ...... . .. .............. 44
X
3.3 ACTIVE DECODER PRO LOGIC ........... .. ... . ............................ .. ... 46
4. I SINYAL DEPAN MURNI MERl,JPAKAN
SINYAL KANAN DAN
KIRI ................ ......... .. .... ... ... ...... .... ..... ................... .. ... .... ...... 45
4.2 SINYAL DELAY TERTENTU YANG DIUMPANKAN KE DEPAN
MEMBERIKAN EFEK RUANG TERTENTU ........ ........................... .46
4.3 PADA
MODE
INI
SINYAL
SURROUND
MENGALAMI
GEMA-
BERGEMA ................ ........ ...... .... ... .. ....... .. ............... ... ........... 46
4.4 EFEK PERLUASAN RUANG DENGAN PENGURANGAN FREKUENSI
TINGGI. ... .. .... ...... ........ .... ....... .... .. . .... .. ... .............................. 47
4.5 BLOK DIAGRAM DEKODER SURROUND ...... .............. . .......... ... .. 48
4.6 RANGKAIAN BUFFER ... .. ...................... .......... . ... .... .. .............. 50
4.7 RANGKAIAN PENGUAT NON INVERTING .... ....... . ..... . .... ....... . .... 50
4.8 RANGKAIAN PENGUAT PEMBALIK FASA. ....... . .......................... 51
4.9 RANGKAIAN HIGHPASS FILTER ......... .. ..... .. ... ........................... 51
4.10 RANGKAIAN LOWPASS FILTER ............... ..... ... . .... .... ....... . ....... 52
4.11 RANGKAIAN PENGURANG ....... ..... ... ...................................... 52
4.12 RANGKAIAN SURROUND PROCCESSOR ... ...... ... ........ ............... 53
4.13 RANGKAIAN BANDPASS FILTER 100Hz-7KHz .................. ......... 54
4.14 RANGKAIAN DELAY .......... .............. ....... .. ......... ................... 55
4. 15 RANGKAIAN CENTER CHANNEL BANDPASS FILTER ....... .. .... ..... 56
4.1 6 RANGKAIAN LOWPASS FILTER 75Hz ........................ .. .. .. .. .. .... .57
4. 17 RANGKAIAN VOLTAGE CONTROLLED AMPLIFIER ........ . ...... .. ... 57
4.18 BLOK DIAGRAM FUZZY LOGIC CONTROLLER ........... . ... ..... ... .... 58
XI
4.19 RANGKAIAN BUFFER ..... ... . ......... ....... .... ... . ... .... ... .. .. ............. 59
4.20 RANGKAIAN BANDPASS FILTER ............... ............. .. ... .. . ...... .. . 60
4.21 RANGKAIAN FULLWAVE RECTIFIER ..... . ...... ............................ 60
4.22 RANGKAIAN FUZZY LOGIC NLX 220P ..... . .. . .................. ... ..... ... 61
4.23 RANGKAIAN OFFSET AMPLIFIER ... ............ .. ... ... ... . ......... ..... ... 62
4.24 IIUI3UNGAN INPUT DAN OUTPUT NLX 220P .
.. ' .. .61
4.25 TERM DARI MASING-MASING MASUKAN ... ....... .. ... .. ......... . ...... 64
4.26 DIAGRAM ALIR FUZZY SETS .. ........................ .. ........ .. .... .. ...... 66
4 .27 DIAGRAM ALIR MIKROKONTROLLER 8031 .. .. ... .... ... . .. . ... ... ....... 68
xii
DAFTAR TABE
DAFTAR TABEL
2.1 ABSOLUTE MAXIMUM RATINGS TA=25 C ........................ ... ....... 22
2.2 ANALOG CONVERTION SPESIFICATIONS ............... .. .. ......... ....... 23
2.3 SPESIFICATIONS AND RECOMMENDED OPERATING
CONDITIONS ...................... .. ............................ ...... ......... ...... 23
2.4 ALOKASI MEMORI NLX220 ......... ............... .............................. 37
2.5 COMMAND BYTE/ALAMAT GENAP ...................................... . .... 37
2.6 SELECT BYTE/ALAMAT GANJIL .......... ..... .... ...... ....................... 37
5.1 DATA PENGUKURAN AMPLITUDO SINYAL PADA SURROUND
PROCCESSOR. ..... ... ................ .. ............. ...................... ...... ..... 72
xiii
BAB I
PENDAHULU
BABI
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Surround proccessor merupakan alat pensintesa suara lingkungan yang
menghasilkan medan suara mengeliling sehingga pendengar akan merasakan
seperti berada dalam lingkungan sesungguhnya dari materi yang diputar. Sinyal
suara yang berisikan informasi lingkungan dapat berupa jalur khusus ( misalnya
pada sistem banyak jalur Cinerama yang mempergunakan 7 jalur suara ) ataupun
dengan mempergunakan sistem dua jalur yang dapat dikodekan kembali menjadi
jalur-jalur suara
lingkungan
yang
diinginkan. Diantara beberapa sistem
pengkodean surround, Do!by Stereo merupakan salah satu sistem yang paling
populer dengan ribuan film dan musik yang menggunakannya. Pada sistem ini,
reproduksi stereo dikembangkan dengan adanya kana) tengah pada sisi depan dan
kanal surround pada sisi belakang. Kana) tengah memberikan efek yang lebih
natural dan lebih jelas untuk percakapan. Kanal surround memberikan efek
kelingkungan yang lebih terasa. Pada gedung bioskop kanal surround
m1
diwujudkan
U
dengan
banyak
speaker kecil
yang
membentuk formasi
mengelilingi pendengar pada sisi kiri, belakang dan kanan. Sistem ini sangat
populer karena menempatkan informasi empat kanal pada dua kanal yang
membuat penduplikatan dari materi tersebut menjadi lebih mudah. Kelebihan
yang lain adalah kompatibilitas antara Dolby Stereo dengan sistem stereo biasa
2
yang berarti materi yang berisikan Dolby Stereo dapat dijalankan pada sistem
stereo standart ( efek-efek surround tidak akan terdengar ).
Pada proses pendekodean,
sinyal
kana!
tengah
didapatkan
dari
penjumlahan sinyal kana! kanan dan kanal kiri sedangkan $inyal surround
didapatkan dari pent,TtJrangan sinyal kana! kiri terhadap kana! kanan. Analisa pada
output sistem ini memperlihatkan beberapa kelemahan, dimana kedua kana! utama
( kana! kanan dan kana! kiri ) tidak hanya membawa informasi kana! kanan atau
kiri saja tetapi juga kana! tengah dan kana! surround. Demikian juga dengan kana!
tengah yang tidak hanya mendekodekan sinyal-sinyal percakapan saja tetapi
merupakan penjumlahan total kana! kanan dan kana! kiri . Kana! surround pun
tidak hanya merupakan sinyal informasi kelingkungan, namun juga menghasilkan
sinyal pengurangan kana! kanan dan kana! kiri .
Agar didapatkan pemisahan antar kana! yang lebih baik, diperlukan
pengaturan vektor kearahan dari sinyal-sinyal tersebut. Dengan menganalisa
komposisi dari fasa, amplituda dan frekuensi dari sinyal stereo terkode Dolby,
maka akan didapatkan sinyal koreksi untuk mendapatkan level sinyal dengan
vektor arah yang benar. Bila pada suatu saat sinyal kanan dan sinyal kiri
mempunyai amplituda dan fasa yang sama, maka controller akan mengatur
sedemikian rupa sehingga level kana! tengah akan diperbesar dan kana! surround
diperlemah. Sebaliknya bila sinyal kana! kanan dan kana! kiri beramplitudo sama
tetapi mempunyai fasa yang berbeda 180 derajat, maka controller akan
memperkuat level kana! surround dan memperlemah level kana! tengah. Demikian
juga untuk kana! kanan dan kiri, bila amplituda kana! kanan lebih tinggi dari
kana! kiri maka level kana! kanan akan diperkuat dan level kana! kiri diperlemah
dan sebaliknya.
3
Pengaturan vektor kearahan pada surround proccessor diatas diperlukan
agar efek pergerakan obyek pada film dapat pula dirasakan dengan efek
pergerakan pada tata suara. Controller vektor kearahan tersebut selama ini banyak
dikenal dengan Dolby Pro Logic dekoder yang menghasilkan pemisahan antar
kanal 35 dB dari pemisahan semula yang 3 dB. Agar didapatkan efek pemisahan
yang lebih besar dan lebih natural maka dibuat controller dengan teknologi fuzzy
logic controller.
Pt!nggunaan teknologi fuzzy logic adalah karena pcnalarannya mmp
dengan cara berpikir manusia, karena itu perancangan dalam pengatur fuzzy tidak
memerlukan pemodelan dari sistem yang diatur. Hal ini cocok untuk melakukan
proses dimana hubungan antara masukan dan keluaran terlalu sulit didefinisikan
secara matematis .
1.2. Permasalahan
Berdasar latar belakang masalah,
teori
tentang logika fuzzy
dan
penerapannya merupakan masalah yang relatif baru. Dengan didasari logika fuzzy
pada tugas akhir ini akan dirancang suatu sistem pengontrol vektor kearahan pada
surround proccessor.
Masalah lain yang dihadapi dalam tugas akhir tm adalah bagaimana
prinsip kerja surround proccessor.
Selanjutnya bagaimana penerapan teknologi fuzzy logic digunakan untuk
mengontrol vektor kearahan pada surround proccessor.
1.3.
Tuj~an
Tujuan dari tugas akhir ini adalah:
4
•
Mempelajari teori logika fuzzy dan penerapannya.
•
Mempelajari prinsip kerja surround proc.:cessor.
•
Menerapkan teknologi fuzzy logic controller untuk pengontrol vektor
kearahan pada surround proccessor.
1.4. Metodologi
~
Untuk merealisasi tujuan yang diinginkan dari pembuatan tugas akhir
101,
langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Studi kepustakaan.
b. Studi lapangan.
c. Merancang alat.
d. Membuat perangkat keras dan perangkat lunak.
e. Melakukan uji coba dan kalibrasi peralatan.
f. Menyusun naskah.
1.5. Sistematika Pembahasan
.-....
Sistematika dalam penyusunan buku tugas akhir 1m adalah sebagai
berikut:
•
Pada BAB I diuraikan mengenai Jatar belakang, permasalahan, tujuan,
metodologidan sistematika pembahasan dari tugas akhir ini.
•
Pada BAB II akan dibahas mengenai teori dasar pengatur fuzzy yang
menjelaskan perbedaan logika fuzzy dengan logika konvensional, teori
himpunan fuzzy, proses yang terjadi pada pengatur fuzzy, serta IC NLX220
yang diimplementasikan sebagai pengatur fuzzy .
"'
-
~
~-
5
•
Pada BAB III akan dibahas mengenai teori dasar surround proccessor dan
sistem pengontrol vektor kearahan .
•
Pada BAB IV akan dibahas mengenai perencanaan perangkat keras dan
perangkat lunak, mulai dari diagram blok keseluruhan sistem, sampai realisasi
bagian-bagian dari sistem ini.
•
Pada BAB V akan dibahas mengenai pengujian dari peralatan yang telah
dibuat.
•
Pada BAB VI adalah penutup, bab ini berisikan kesimpulan dan saran-saran
dari tugas akhir ini .
1.6. __,..
Relevansi
•
Diharapkan pada tugas akhir ini dapat menghasilkan metode perancangan
yang dapat
digunakan sebagai
referensi
atau
masukan
dalam
suatu
perancangan yang menggunakan teknologijiJzzy logic controller.
•
Pengembangan penggunaan teknologi fuzzy logic controller pada surround
proccessor.
BAB I
TEORI LOGIKA FUZ
BABII
TEORI LOGIKA FUZZY
2.1. Pendahuluan
Pada pertengahan tahun 1965 Prof Lo(fi Zadeh dari Universitas California
di Berkeley memperkenalkan teori logika fuzzy . Teori ini merupakan generalisasi
dari logika multi nilai dan logika konvensional atau logika boolean dalam kasuskasus tertentu. Beberapa tahun kemudian teori ini dikembangkan kearah aplikasi
kontrol praktis.
Fungsi utama dari logika fuzzy adalah untuk aplikasi kontrol dengan
intu~(
mendefinisikan term dan rule yang
sebagai pengganti fungsi matematis
yang kompleks atau tidak tinier. Dengan demikian logika fuzzy merupakan
aproksimasi dari penalaran manusia. Perbedaan utama antara logika fuzzy dengan
logika konvesional adalah logika fuzzy tidak hanya mengevaluasi dua nilai 'true'
atau 'false', melainkan juga memberikan!mengijinkan derajat keanggotaan dari
beberapa
set/himpunan
serta
memungkinkan
yang
range
-,:----,--
({
0.5 - --
kontinyu .
Cut
f; ~
I
I
I
0
6
Boolean
0
Tinggi
5 6
Fuzzy
Gambar 2.1.
Fungsi membership Boolean dan Fuzzy
6
7
Tinggi
7
Sebagai contoh klasik, suatu elemen secara pasti hanya mempunyai dua
kemungkinan, menjadi anggota atau tidak. Tetapi dalam fuzzy elemen itu dapat
mempunyai kemungkinan menjadi anggota dari beberapa set/himpunan dengan
nilai keanggotaan (degre of membership) yang terletak antara 0 dan 1, seperti
terlihat pada gambar 2.1. Bagian-bagian dari membership sebagai berikut.
~
Derajat
Keanggotaan
Label
Hangat
'----..
Panas
1
Fungsi
Membership
0,5
0
40
----- 60
80
Crisp Input
Gambar 2.2.
Istilah-istilah dalam fungsi membership
2.2. Penulisan Himpunan Fuzzy
Misalkan X merupakan semesta pembicaraan dengan anggota yang
berhingga x yang dinotasikan X = { x }, maka himpunan Fuzzy A didefinisikan
sebagai sekumpulan pasangan yang diurutkan.
A = {x,uA(x) }, x &X
uA(x) menyatakan tingkat keanggotaan x didalam A, yang harganya terletak pada
interval [0,1]. Tingkat 1 menyatakan keanggotaan penuh (full membership),
tingkat keanggotaan 0 menyatakan tanpa keanggotaan (non membership),
sedangkan tingkat antara 0 dan 1 menyatakan kekaburan antara keanggotaan
penuh dan tanpa keanggotaan. Tingkat keanggotaan inilah yang biasanya disebut
8
sebagai tingkat logika Fuzzy. Himpunan fuzzy A1 pada semesta pembicaraan X
yang anggotanya berhingga, X = { xI, x2, x3, ... , xn }dapat dinyatakan dalam
bentuk :
A
=
uA(xl)lxl
t-
uA(r2)/x2 + ... + uA(xn)lxn
= I uA (xi)lxi
tanda '+' menyatakan operasi gabungan (union), tanda '/' untuk menghubungkan
sebuah anggota dengan nilai keanggotaannya.
Jika x merupakan semesta pembicaraan yang anggotanya tak berhingga
(kontinyu), maka himpunan fuzzy A dinyatakan dalam bentuk:
A = /uA(x) lx
Tanda integral menyatakan operasi gabungan.
2.2.1. Operasi-operasi Pada Himpunan Fuzzy
2
Beberapa operasi dasar yang diberlakukan terhadap himpunan fuzzy A dan
B dari semesta pembicaraan X dengan tingkat keanggotaan uA(x) dan uB(x)
untuk xeX adalah sebagai berikut:
1. Dua himpunan fuzzy A dan B dikatakan sama ( A=B ) bila :
/x uA(x)/x /x uB(x)lx
o-=.
atau uA(x)lx ~ uB(x)lx, Vx eX
2. Gabungan dari himpunan fuzzy A dan B ( A u B ) didefinisikan
sebagai :
AuB
=
/x (uA(x)
V uB(x))lx
' V' menyatakan operasi max (maxsimum)
1
Jun Yan, Michael Ryan, James Power, USING Fuzzy LOGIC (Prentice Hall, l994), p. 16.
~ Ibid pp.20-21
9
Tingkat keanggotaan gabungan adalah :
uA u B (x)
=
max (uA (x), uB(x)), Vx
&
X
3. Irisan dari himpunan fuzzy A dan B dinotasikan A n B dan
didefinisikan sebagai:
An B
=
_& (uA(x) A uB(x))lx
uA n B (x)
=
max (uA(x), uB(x)), Vx & X
'A' menyatakan operasi min (minimum).
4. Komplemen dari himpunan fuzzy A dinotasikan A dan didefinisikan :
A
=
_& {1- uA(x)}/x
uA(x)
=
1-uA(x), Vx
&
x
5. Hasil kali dari dua himpunan fuzzy A dan B dinotasikan oleh AB dan
didefinisikan:
AB
=
_& (uA(x) uB(x))/x
uAB(x) · · (uA(x) uB(x)), Vx
&
x
2.3 . .E!!.!:!.g_si Keanggotaan3
Untuk menyatakan hubungan sebuah input dengan sebuah himpunan fhzzy
diperlukan fungsi keanggotaan. Fungsi keanggotaan harus disusun sesuai dengan
karakteristek jangkauan input yang ada, setelah ditentukan jangkauan input maka
fungsi keanggotaan dapat didefinisikan oleh pemakai/pemrogram. Didalam
sebuah semesta pembicaraan dapat didefinisikan lebih dari satu fungsi
keanggotaan (membership function), dengan antara fungsi keanggotaan satu
dengan yang lain dapat terjadi saling tumpang tindih atau (overlap).
3
Ibid, pp. 17-19
10
Terdapat dua cara untuk memberikan keanggotaan suatu input kedalam
himpunan yakni secara numerik dan dengan fungsi .
•
Numerik
Disini banyaknya tingkat keanggotaan yang didefinisikan secara numerik
didalam himpunan fuzzy, tergantung jumlah anggota dalam himpunan fuzzy
atau sebanyak level diskrit didalam semesta pembicaraan.
•
Fungsi
Tingkat keanggotaan yang didefinisikan didalam semesta pembicaraan
dihitung secara fungsional, sehingga semua input yang berada dalam semesta
pembicaraan dapat dicari atau dihitung keanggotaannya dengan fungsi yang
telah ditentukan .
Macam-macam fungsi standart yang sering digunakan adalah:
a). Fungsi S
Fungsi S didefinisikan dengan:
S (x; a,b,c)
=
0
untuk x ~a
=
2((x-a)l(c-a))
untuk a ~x
=
1 - 2((x-c)l(c-a))
untuk b ~x
=
1
untuk x ~c
~
~h
c
11
d
1
0,5
a
0
b
c
X
Gambar 2.3. Fungsi S
b). Fungsi 1t
Fungsi ini hampir sama dengan fungsi S dengan nilai parameter a,b,c yang
berbeda, fungsi ini didefinisikan dengan:
1r (
untukx sc
x; a, b) = S ( x; c-b, c-b/2, c)
=
1-S (x ; c, c+b/2, c+b)
untuk x ~c
d
1
X
Gambar 2.4. Fungsi
1t
c). Fungsi Segitiga
Fungsi ini didefinisikan sebagai :
T(x; a,b,c) = 0
untuk x sa dan.x ~c
12
d
1
= ( x-a)/( b-a)
untuk a .Sx .S b
= (e-x)/( e-b)
untuk b .Sx .S e
----------
0 ,5
0
a
b
c
X
Gambar 2.5. Fungsi T
d). Fungsi Trapesium
Fungsi trapesium didefinisikan sebagai:
Tp (x; a,b,e,d) = 0
untuk x .Sa dan x ;?d
= (x-a)/( b-a)
untuk
a .Sx .S b
= ]
untuk
b .Sx .S e
= ( d-x )/(d-e)
untuk
e .Sx .Sd
d
1
0,5
0
a
b
c
Gambar 2.6
Fungsi Trapesium
13
2.4 Struktur Dasar Logika Fuzzy4
Fuzzy logic controller secara tipikal dapat digolongkan ke dalam sistem
kontrol close loop seperti pada gambar 2.6. Pada gambar 2.7 diperlihatkan elemen
utama dari fuzzy logic controller adalah unit fuzzifikasi, unit penalaran
fuzzy/basis pengetahuan, data dasar pengambilan keputusan fuzzy (knowledge
base) terdiri dari dua bagian utama yaitu data base untuk mendefinisikan fungsi
membership dan rule base yang menghubungkan nilai fuzzy input dengan nilai
output.
f
E
Fuzzy Logic
Control
u
Output
Sistem
Gambar 2.7.
Tipikal Sistem Kontrol dengan Fuzzy Logic
4
Ibid, pp. 46-47
14
Fuzzifikasi
Defuzzifikasi
Logika Pengambilan
Keputusan
Sistem yang diatur
Gambar 2.8.
Struktur Dasar Fuzzy Logic .Controller
2.4.1. Unit Fuzzifikasi5
Fuzzifikasi adalah proses pemetakan (mapping) cnsp input kedalam
set/himpunan fuzzy dalam semesta pembicaraan tertentu. Dalam proses kontrol,
data yang ditinjau berupa crisp dan proses fuzzifikasi diperlukan untuk
memetakan range input crisp yang ditinjau kedalam harga fuzzy yang sesua1
untuk sistem input yang bervariasi. Data selanjutnya dikonversi kedalam istilah
(term) linguistik yang sesuai sebagai label himpunan fuzzy yang didefinisikan
untuk sistem input yang bervariasi. Definisi fuzzifikasi :
x
=
fuzzifier (xo)
dimana : xo = crisp input
x
=
set/himpunan fuzzy
fuzzifier : yang memetakkan crisp input kedalam
set fuzzy .
5
Ibid, p. 49
15
Dalam kontrol real time input selalu diukur dengan sensor sebagai crisp
input memudahkan untuk memperlakukan harga tertentu sebagai fuzzy tunggal.
Bila ini diterapkan, sebuah data crisp yang ditinjau akan diubah kedalam fungsi
fuzzy tunggal didalam semesta pembicaraan tertentu. Dalam kasus ini input xo
diinterpretasikan sebagai sebuah hinpunan fuzzy A yang mempunyai fungsi
keanggotaan ,uA (x) - 0 kecuali pada titik xo pad a ,uA (x)
1.
2.4.2. Basis Pengetahuan 6
Dalam pengatur fuzzy, proses pengaturannya mendekati subyektif dalam
aplikasinya, karena proses tersebut didasarkan pada design pakarnya atau
pemrogram. Karena itu kebenaran basis pengetahuan dibangun dari aturan yang
digunakan dalam pemodelan fuzzy. Basis pengetahuan terdiri dari basis data dan
kaidah dasar. Basis data memberikan definisi, informasi penting dari parameterparameter fuzzy dalam himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan pada tiap-tiap
varia bel.
Kaidah dasar berisi aturan kontrol fuzzy yang hendak diberikan untuk
mendapatkan aksi berdasarkan dari data input yang diberikan/dimasukkan,
sehingga pada bagian ini merupakan penjelasan dari sistem yang diatur dan
menyatakan hubungan antara suatu input dengan kontrol yang harus diberikan
terhadap output. Dalam Perencanaannya meliputi:
1. Basis data
6
Ibid, pp. 50-51
16
Pembentukan
basis
data
adalah
dalam
pendefinisian
semesta
pembicaraan dari tiap-tiap variabel, pembentukan ini menentukan
jumlah himpunan fuzzy dan dalam merancang fungsi keanggotaan.
2. Pendiskritan dari semesta pembicaraan
Untuk sebagian besar aplikasi industri, harga numerik diukur secara
analog dan dapat dipandang sebagai semesta pembicaraan kontinyu
tanpa memberikan range. Harga ini dibuat diskrit dengan konversi
Analog to Digital untuk memberikan input kesistem FMC . Proses ini
sering disebut sebagai proses kuantisasi dan mendiskritkan semesta
pengukuran kedalam sejumlah segment. segment-segment ini akan
efektif menggantikan harga analog semula, dan membentuk semesta
pembicaraan dari variabel tertentu . Himpunan fuzzy didefinisikan
dengan memberikan derajat keanggotaan untuk tiap-tiap element dari
semesta diskrit.
Pemilihan jumlah segment berpengamh pada bagaimana mendapatkan
level
kontrol
yang
akan
diberikan,
sehingga jumlah
segment
berpengaruh pada resolusi kontrol. Pemilihan level kuantisasi harus
mengetahui lebih dulu Iebar input, karena pemilihan ini akan
menentukan error yang terjadi.
3. Pembagian ji1zzy pada ruang masukan (input space) dan keluaran
(output space)
Himpunan fuzzy mendefinisikan variabel-variabel masukan didalam
pernyataan (antecendent) sebuah kaidah atur fuzzy akan membentuk
sebuah jangkauan masukan fuzzy
yang sesua1 dengan semesta
17
pembicaraan, konsekuensinya adalah akan membentuk jangkauan
keluaran. Pembagian fuzzy ini menentukan banyaknya himpunan fuzzy
yang ada dalam semesta pembicaraan.
Sehingga jumlah total himpunan fuzzy dalam semesta pembicaraan
menyebabkan pembatasan pada jumlah maksimum kaidah atur fuzzy
yang dapat kita bentuk.
4. Membentuk Kaidah Atur Fuzz/
Didalam sistem pengaturan mesin industri, hubungan masukan kcluaran
dan plant biasanya sulit untuk didefinisikan secara matematik.
Akibatnya menyulitkan dalam pemodelan dan simulasinya. Tetapi
ketrampilan seorang operator dalam mengatur plant dapat berhasil tanpa
memodelkannya secara kuantitatif Operator tersebut secara sadar atau
tidak telah menggunakan kaidah-kaidah pernyataan IF - THEN untuk
mengatur plant, metode pengambilan keputusan pada pengatur fuzzy
mempunyai kemiripan dengan seorang operator yang terampil tersebut.
Pengatur fi.1zzy dibangun oleh sekumpulan kaidah atur dinyatakan
dalam bentuk IF- THEN yang mana IF (kondisi) dan THEN (aksi atur) .
Bagian pernyataan dari kaidah atur adalah kondisi dan bagian
kesimpulan adalah aksi atur. Sehingga bila dinyatakan kedalam variabel
linguistik kaidah atur fuzzy mempunyai bentuk:
7
Ibid, pp. 52-53
Rule 1
IFxl isAJJAND .. . ANDxmisAlm THENyisBJ
Rule 2
IF x2 is A21 AND ... AND xm isA2m THEN y is B2
18
Rule
IF xi is Ani AND ... AND xm is Anm THEN y is Bn
11
2.4.3. Logika Pengambilan Keputusan Fuzzy (Knowledge base)
Proses pengambilan keputusan (rule evaluation) akan memberikan suatu
output aksi kontrol jika suatu respon input diberikan kedalam rule evaluation.
Proses ini diberikan berdasar basis pengetahuan yang telah didefinisikan didalam
terms dan rules, proses yang terjadi adalah:
Pada tahap pertama term-term yang membentuk suatu rule akan
dibandingkan input fuzzynya satu dengan yang lainnya. Jika dalam satu rule lebih
dari satu input fuzzynya, maka input fuzzy yang berpengaruh pada aksi atur
adalah input fuzzy dengan kefuzzyan minimum. Bila dalam sebuah output
mempunyai lebih dari satu rule yang membentuk aksi kontrol output, rule yang
menjadi pemenang adalah rule yang mempunyai ke-fuzzy-an paling maksimum.
Metode diatas disebut dengan metode MIN-MA X, dimana relasi AND merupakan
operasi minimum, sedangkan relasi OR (yang menghubungkan rule satu dengan
yang lain dalam satu jangkauan output) merupakan operasi maksimum .
2.4.4. Unit Defuzzifikasi
Defuzzifikasi adalah proses pemetakan (mapping) nilai output fuzzy
kenilai non-fuzzy (crisp) dan dapat dinyatakan sebagai berikut:
yo
=
dejuzzifier(y)
dimana y = nilai output fhzzy
defuz~ir
yo = nilai non-fuzzy (crisp) dan
: defuzzifikasi yang didefinisikan pemrogram
19
Pada umumnya metode defuzzifikasi yang digunakan adalah:
•
Met ode Mean of Maximum (MOM)
Metode ini juga disebut height defuzzification, adalah metode yang
menghasilkan niiai output rata-rata dari nilai-nilai output maximum
fungsi membership
•
Met ode Centre of Gravity (COG)
Metode ini menghasilkan nilai output yang merupakan gravity dari
distribusi nilai output fungsi membership, metode ini paling banyak
digunakan.
2.4.5. Sistem yang diatur
Sebelum kita menentukan term dan rule dari pengatur fuzzy, terlebih
dahulu harus ditentukan parameter-parameter input dan ouput dari plant yang
diatur, ini berguna dalam menentukan banyaknya input dan output yang diatur.
Pembentukan fungsi-fungsi keanggotaan yang digunakan untuk memetakkan
semua input yang mungkin ke derajat keanggotaannya, juga kaidah-kaidah atur
yang mengatur proses kontrol dari semua parameter input dari plant.
2.5. Mikro Controller Fuzzy NLX220
8
j
2.5.1. Pendahuluan
NLX220 merupakan device yang membentuk kalkulasi logika fuzzy
secara langsung di hardware. Karena memang dibuat untuk kontroller, maka
8
Adaptive Logic, 1994, Stand Aloe Fuzzy Logic Controller NLX220(P), pp. 1-selesai
20
mudah dalam pemakaian, performansi, feature, dan tangguh dalam lingkungan
yang kasar.
Device ini terdiri dari 4 analog input dan output dengan sumber clock
internal. NLX 220 akan menyerap daya yang rcndah saat operasi normal dan
mempunyai mode power-down yang akan mengurangi daya dengan faktor 10.
Fuzzy logic sangat sesuai dengan proses-proses yang mempunyai input
data yang acak dan sistem tidak linier untuk laju sistem kontrol yang tangguh.
Metodologinya memakai deskripsi secara linguistik dari ssitem, sehingga
manjadikannya sangat intuitif dan mudah untuk dipakai. Dapat juga dipakai untuk
menambahkan
kecerdasan
pada produk-produk industri,
misalnya untuk
meningkatkan performansi, menambah feature, dan meningkatkan effisiensi.
NLX220P bisa diprogram yang sesuai untuk development dan produksi
yang terbatas. Kompatibilitas pin NLX220 memakai teknologi OTP untuk storage
dan sesuai untuk produksi yang beragam.
Memori menyimpan MF Fuzzy dan parameter rule. Pengorganisasian
memori fleksibel dan dengan efisien mengadaptasi keperluan dari aplikasinya.
Device ini menyimpan 111 variabel Fuzzy yang diorganisasikan dalam bentuk
keperluan rulenya.
Device menyediakan 6 tipe MF yang berbeda untuk berbagai aplikasi . MF
mempunyai slope konstan dan hanya perlu spesifikasi tipe, Iebar, dan center.
NLX220 juga menyediakan floating MF, dimana Iebar dan center bisa 'float'
dibuat berubah-ubah dengan dinamis. Floating MF dimanfaatkan untuk mengukur
penurunan, membuat timer, atau meng-adjust untuk men-drive sensor.
21
Ada dua metode Ddfuzzifikasi, immediate dan accumulate. Immediate
akan men-drive output untuk harga yang sudah tertentu dan accumulate untuk
menambahkan harga yang telah ada.
2.5.2. Deskripsi Pin
Input
RESET,
Untuk menginisialisasi device dengan sinyal aktif low. Harus tetap aktif
hingga sedikitnya 8 clock untuk memastikan operasi yang lama telah habis . Dapat
diaktifkan dengan rangkaian delay power-up. Dengan Reset akan mengaktifkan
mode lo-power.
AIN(0-3),
Input data analog yang dengan internal akan dikonversikan ke 8 bit data
digital. Input yang tidak dipakai harus di-ground-kan .
XIN
Clock input, boleh dipakai eksternal input clock atau dengan kristal, di
mana ujung satunya di-ground-kan.
PROG
Untuk saat pemrograman NLX220P . Pin ini tidak dipakai pada NLX220 .
Saat operasi harus di-ground-kan.
PRESCALE,
Input logika ' 1' menandakan dalam mode prescale dan ' 0' dalam operasi
normal. Pin ini di-ground-kan saat mode prescale tidak pernah digunakan atau
dihubungkan dengan pin READY untuk operasi kontinyu . Mode juga bisa
dipanggil selama pengoperasian oleh logika ekternal. Setelah RESET diaktifkan,
22
PRESCALE input harus dipertahank:an pada logika rendah sedikitnya selama 4
clock.
Output
AOUT (0-3),
Analog output, 8 bit data digital dikonversikan secara internal ke level
analog.
READY,
Setelah reset pm ini menandakan device mulai men-sample dan
memproses data. Pin ini seharusnya tidak dihubungkan atau disambungkan
dengan PRESCALE selama pengoperasian.
VREF,
Memfilter referensi tegangan internal, hubungkan ke ground dengan
0, 1uF kapasitor.
Tabel 2.1 . Absolute maximum Ratings Ta = 25 C
Parameter
Min
Max
Unit
Vdd
-0,5
7,0
v
Vss
0
0
v
Digital Input
0
Vdd
v
Analog Input
0
Vdd
v
100
mV
150
c
Power Dissipation
Storage temperatur
-50
23
Tabel2 .2. Analog Convertion Specifications
Parameter
Value
Units
Resolution
1
Bit
Slew Rate, Tracking
1,6
V/ms max
Zero Code Error
lx
LSB
Full Scale Error
lx
LSB
Signal to Noise Ratio
45
dB min
10KHz
Per Channel
Sampling Rate
Tabel2 .3. Specifications and Recommended Operating Conditions
Parm~te
Vdd
Supply Voltage
Idd
Supply Current
Iol
Digital output
Min
Norm
Max
Unit
4,75
5,0
5,25
v
rnA
15
rnA
-40
uA
Low Level Current
Ioh
Digital output
High Level Current
F
Clock Frequency
1
10
MHz
Vil
Digital input
0
0,8
v
3,5
Vdd
v
-40
uA
Low Level voltage
Vih
Digital input
High Level voltage
Iil
Digital input
Low Level voltage
24
Iih
Digital ·input
uA
High Level voltage
Zin
Analog Input impedance
100
Yin
Analog input Voltage
0
Vo
Analog Output
Vss+0,5
150
250
kOhm
Vdd-0,5
v
v
voltage range
Io
Analog Output Current
-5
Tw
Reset Pulse Width
100
ms
Tsv
Reset inactive before clock
10
ms
Ta
Operating
Ambient 0
5
70
rnA
c
temperature
2.5.3. Arsitektur Device
Device ini adalah stand alone kontroller Fuzzy logic yang membentuk
semua kalkulasi di dalam hardware dan tidak memerlukan software. Input dapat
secara langsung dihubungkan ke sensor atau switch, demikian juga outputnya
langsung dihubungkan dengan piranti analog atau digunakan untuk fungsi kontrol.
Komponen utama NLX220 adalah Fuzzifier, Deffuzzifier, dan Kontroller.
Fuzzifier mengkonversikan input data ke dalam data Fuzzy, dan dalam
hubungannya dengan kontroller, akan mengevaluasi data fuzzy dengan definisi set
rule yang dimasukkan
yang menggambarkan sistem kontrol yang dimaksud.
25
Setelah rule-rule dievaluasi, deffuzzifier memberikan nilai aksi ke output yang
bersesuai an.
8-bil Lal~:h
Analog
Inputs
and
MUX
.----.1
Fuzzifier
Defuzzifiert------i
8-bit Latch
Gambar 2.9 Blok diagram NLX220
26
2.5.4. Membership Function (MF)
MF dipakai untuk membagi input ke dalam bagian-bagian dimana
inputnya biasanya bervariasi. MF dibandingkan dengan data input untuk
mengetahui dimana data tersebut akan ditempatkan. Tempat-tempat tersebut
tergantung disainernya dalam mengklasifikasikan data, misalnya hangat, cepat,
atau tinggi.
Dalam hal ini termometer, pembagiann suhunya dibuat sehalus mungkin, misal :
1. Di bawah 60 F = Dingin
2. 60 F- 70 F = Cool
3. 70 F- 75 F = Moderat
4. 75 F- 85 F =Warm
5. Di at as 85 F = Panas
Pembagian ini hanya secara intuitif saja. Di dalam Fuzzy Logic 5 bagian
m1 disebut MF. Pembagian ini boleh terjadi ovelap, dimana datanya berarti
member dari kedua MF. Misalnya dingin dengan cold.
NLX220 mensupport 6 macam slope:
1. Left Inclusive
2. Symmetrical Inclusive
3. Right Inclusive
4. Symmetrical Exclusive
5. Left Exclusive
6. Right Exclusive
Di dalam aplikasinya didefinisikan dengan nama, tipe bentukannya, dan
nilai numerik center dan width-nya. Pemilihan MF harus hati-hati agar dapat
27
menyederhanakan banyak model. Misalnya, dalam termometer Dingin adalah left
inclusive dan Panas right Inclusive MF.
Left Inclusive
Symmetrical
Right Inclusive
Inclusive
Center
Center
'-tr1~+.
Width
Width
Width
Symmetrical Exclusivle
~-w
. -idth1~·
Center
_
Left Exclusive
I
Center
Width
Right Exclusive
I
Center
t+-------.1
Width
Gambar 2. 10. Membership Function
Ketepatan kontrol pada operating point yang diinginkan dapat diberikan
dengan sempitnya Symmetrical Inclusive MF. Aplikasinya kontrol motor, yang
perlu sekali kepresisian. Contoh dari gabungan dari tipe dan Iebar yang berbeda
dipakai untuk memonitor kecepatan motor.
..
28
Very Slow
Slow
Little
Slow
Correc
t
A
Little
Fast
Fast
Very Fast
Gambar 2.11 . Membership Function Kecepatan
MF dapat di-overlap-kan agar membentuk tipe MF baru seperti
trapezoidal, yang merupakan gabungan dari Left Inclusive dan Right Inclusive.
Data input yang masuk ke dalam tipe trapezoid adalah member dari kedua MF
tersebut.
Membership
in Both
Functions
Gambar 2.12. Overlap Dua Membership Function
~MIUK
1VJ
ll
29
2.5.4. Variabel Fuzzy
Adalah ekspresi linguistic yang menunjukkan input bersesuaian dengan
.MF di sumbu mendatarnya. Varabel Fuzzy berdasarkan pada Membership
Function dan Input variabel, seperti misalnya :
if Temperatur is Cool
Di dalam contoh ini ' Temperatur' adalah input dan 'Cool' adalah Membership
Function.
Hubungannya dikerjakan oleh Fuzzifier, hasilnya adalah data Fuzzy yang
menunjukkan derajat mana data input yang sesuai dengan .MF. Data Fuzzy adalah
numerik dan berkisar antara 0- 63 di dalam NLX220.
Cool
Cold
0
60
65
Mod
70
Hot
Warm
75
80
Gambar 2.13. Fuzzifikasi dari Temperatur input
85
30
2.5.5. Rule (Aturan)
Rule adalah berisi satu atau lebih variabel Fuzzy dan sebuah nilai aksi ke
outputnya. Rule dipakai untuk memberitahu ke kontroller bagaimana menanggapi
perubahan input data.
Misalnya :
Output -5 if Velocity is Fast and Acceleration is Positive
Output ' 5 if Velocity is Little_Slow and Acceleration is Zero
Di rule pertama, variabelnya adalah ' Velocity is Fast' dan kedua
' Acceleration is Positive' . Aksi '-5' dan '+5' diberikan ke output untuk
mengurangi atau mempercepat motor. Jika memakai tanda '±' berarti mamakai
mode output accumulate yang menunjukkan bahwa output bisa ditambah atau
dikurangi.
2.5.6. Evaluasi Rule
Ada beberapa metode untuk mengevaluasi Rule Fuzzy Logic. NLX220
mengevaluasi dengan teknik dua step MAX-of-MIN .
Step pertama - MIN, semua nilai variabel Fuzzy dibandingkan dan nilai
paling rendah mewakili Rule. Step kedua - MAX, nilai rule dibandingkan dan
nilai paling tinggi yang menang.
Membership function, variabel Fuzzy, dan Rule dibuat dan dikelompokkan
menurut keperluan aplikasi . Sifat-sifat fisik
dipahami sebelum memasukkan model Fuzzy.
sistem yang mau dikontrol harus
31
2.5.7. Floating Membership Function
Keistimewaannya
memakai
fungsi
Floating
MF.
Floating
yang
dimaksudkan adalah nilai center dan width dari MF dapat dibuat berubah-ubah,
yang biasanya adalah nilainya tetap dan disimpan di memori. Di dalam floating
membership function nilainya dapat berasal dari input atau output.
/-
FUZZY LOGIC CONTROLLER
SEBAGAI PENGATUR VEKTOR ARAH
PADA SURROUND PROCCESSOR
TUGAS AKHIR
R_ Sf"
Oleh :
629 ,g:;
NORTJAHJO TANZATRISNO
T Ol'h
2290l00083
f -~-
19~3
P EilPU~TAX
1 T S
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAK ULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
SURABAYA
1998
~
'\ MIUK PUPUSTWAN
; \I!J
ITS
I
/H
oo
FUZZY LOGIC CONTROLLER
SEBAGAI PENGATUR VEKTOR ARAH
PADA SURROUND PROCCESSOR
TUGAS AKHIR
Diajukan Guna Memenuhi Sebagian Persyaratan
Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Elektro
Pada
Bidang Studi Elektronika
Jurusan Teknik Elektro
Fakultas Teknologi lndustri
Institut Tekticlogi Sepuluh N opember
Surabaya
Mengetahui / Menyetujui
Dosen Pembimbing IQ_
.
~
Dosen Pembimbing II
(lr. Hendra K .)
SURABAYA
FEBRUARI, 1998
ABST
ABSTRAK
Surround proccessor mempakan alat pensintesa suara lingkungan yang
menghasilkan medan suara mengeliling sehingga pendengar akan merasakan
seperti berada dalam lingkungan sesungguhnya dari materi yang diputar. Untuk
mendapatkan pengaturan vektor arah yang lebih baik sehingga efek pergerakan
obyek lebih terasa dalam tata suara surround, maka dalam tugas akhir ini
dirancang Fuzzy logic controller sebagai pengatur vektor kearahan pada
surround proccessor.
Masukan yang dijadikan acuan bagi pengatur level tiap kana! adalah
amplituda sinyal kana! kiri dan kana! kanan yang akan diproses oleh fuzzy logic
controller. Kontroler fuzzy yang dipakai adalah NLX220, karena adanya masukan
dan keluaran analog sesuai dengan sinyal yang akan dikontrol.
Penerapan teknologi fuzzy logic ternyata sangat bermanfaat dalam bidang
kontrol, memudahkan proses desain, dan mempunyai tingkat keandalan yang
tinggi .
iii
KATA PENGANT
KATA PENGANTAR
Dengan memanjatkan puji dan syukur kehadirat Allah
yang telah
melimpahkan rahmat-Nya, sehingga penulis bisa menyelesaikan tugas akhir yang
berjudul:
FUZZY LOGIC CONTROLLER SEBAGAI PENGATUR VEKTOR ARAH
PADA SlJRROlJNI>
I,ROC~S
Tugas akhir ini mt:rupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar
sarjana pada Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut
Teknologi Sepuluh Nopember. Dalam menyelesaikan tugas akhir ini penulis
banyak mendapat bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak. Untuk itu pada
kesempatan ini penulis sampaikan ucapan terima kasih yang sebesar-besarnya
kepada:
I. Ayah yang telah memberikan dorongan dan doa untuk menyelesaikan
studi di ITS .
2. Bapak Ir. Sutikno, sebagai koordinator bidang studi elektronika yang
telah
banyak
memberikan
menyelesaikan tagas akhir ini.
IV
dorongan
dan
bimbingan
dalam
3. Bapak Ir. Harmani, seb~gai
Dosen Pembimbing dan Dosen Wali, yang
selalu memberikan pengarahan dan bimbingan dalam menyelesaikan
tugas akhir ini.
4. Bapak Ir. Hendra K, selaku Dosen Pembimbing yang telah banyak
memberikan saran dan bimbingan dalam menyelesaikan tugas akhir
llll.
5. Bapak Ir. Teguh Yuwono, selaku ketua Jurusan Teknik Elektro, serta
seluruh staf karyawan Jurusan Taknik Elektro.
6. Seluruh
dosen
pengajar
Jurusan
Teknik
Elektro
yang
telah
memberikan ilmu selama penulis menempuh kuliah.
7. Rekan-rekan di Jurusan Teknik Elektro, terutama di bidang studi
elektronika yang telah banyak memberikan bantuan, dorongan dan
sumbangan pikiran kepada penulis dalam menyelesaikan tugas akhir
llll.
Sehubungan dengan keterbatasan penulis, penulis menyadari akan adanya
kekurangan yang ada pada tugas akhir ini, maka dengan segala kerendahan hati
penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun demi
kesempurnaan tugas akhir ini. Akhir kata semoga tugas akhir ini bermanfaat bagi
siapa saja yang membacanya.
Surabaya, Februari 1998
Penulis
v
DAFTAR I I
DAFTAR lSI
LEMBAR PERSETUJUAN
ABSTRAK
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
°
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0.
0
0
0
0.
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
..
KATA PENGANTAR .. o.. o.. o.. o.. o..
DAFTAR lSI ........ ..... ... .. ... .....
DAFTAR GAMBAR ..... o
000
DAFTAR TABEL .o.
000
000
ooo
0
0
..
o
000
•••••••••
o..
..
0
0
0
0
0
0
..
0
..
0
0
0
•••
0
0
0
0
0
0
0
•••
0
0
0
0
000
00
0
•••••••
0
••
0
ooo····· ....... oo• o......... o... o
0
0
OoOO ii
0
°
iii
0
·o ...... ... .................. 1v
°
0
°
•••
•
•••••
••
o.. o...................................................
..
000
0
0
0
0
00
000
000
••••••
••
•
•
••••
0
vi
.....
x
xiii
••••
BAB I PENDAHULUAN .... ... .. ooo··· ........ o.. o·o· ........... oooooo• oooooo··· ooo··· ... 1
1.1 .LATAR BELAKANGooo .o....... o..
1
. 2
1
0 3
1
. 4
1
.
5
.PERMASALAHAN .oo
.TUJUAN ........ .
000
.METODOLOGI.
000
•••
•••••
0
000
0
••
000
2
.
1
2
0
•
•
0
.PENDAHULUAN ...
•
••
0
0
0
•
•
0
0
000
000
o·· ...
000
0
0
0
0
••
0
•••••
000
0.
0
0
000
•
••
•
•
oooooo
000
0
•••••••••••
0
0
••
0
0
0
0
0
0
•
0
••••
o..... o
0
0
0
0
0
000
0
0.
0
•••
0
0
••
000
o.
000
000
000
•••
000
•••••••
o..
........
·o· .. o ·o· Oo····o··
••
••••••••••
•••••••••••••••••••••
••
.
••••••••
0
..
0.
0
0
0
0
0
0
••••••••••••••••••
•••••••
0
0.
0
••
0
.
...
.........
••••••••
0
••
0
000
•••
•• 3
o· ······· ..
•••
••
000
0000°0
0
•••
•
0
..
•
••
0
.
0
.
••••
0
1
0
3
•• 4
..
0
••••
.4
5
6
o.. o.... o·· ........ oo··· ... 6
.PENULISAN HIMPUNAN FUZZY .... .. ... o.............................. 7
2
2.3
••
o....... .. oo o.o
BAB II TEORI LOGIKA FUZZY .......
.
000
0
.SISTEMATIKA PEMBAHASAN ........
I .6 ORELEVANSI. .. ..
2
000
00
. 2
.
1 .OPERASI-OPERASI PADA HIMPUNAN FUZZY ........... 8
.FUNGSI KEANGGOTAAN ................. o..... o...... ... ..... o.......... 9
vi
2.4 .STRUKTUR DASAR LOGIKA FUZZY ................. . .. ..... ........ 13
2.4.1 .UNIT F~JZIKAS.
.................. ... .................... .. 14
2.4.2 .BASIS PENGETAHUAN ............ ...... ..... . ............... 15
2.4.3 .LOGIKA PENGAMBILAN KEPUTUSAN FUZZY ........ 18
2.4.4 .UNIT DEFUZZIFIKASI. ...... ... ... ............... ..... ........ 18
2.4.5 .SISTEM YANG DIATUR ............ ... ............. .. ......... 19
2.5 .MICRO CONTROLLER FUZZY NLX220 .............................. 19
2.5.1 .PENDAHULUAN .......... ........ .. ... . ... ...... ..... .......... 19
2.5.2 .DISKRIPSI PIN ............ . ..... . ........ .. ...... ...... .. ... 21
2.5 .3 .ARSITEKTUR DEVICE .... ...... ........... .. .................. 24
2.5.4 .MEMBERSHIP FUNCTION(MF) ............................. 26
2.5.5 .VARIABEL FUZZY ...................... ...... ................. 29
2.5.6 .RULE (ATURAN) ................. .. .. ..... .... .. .......... .. .... 30
2.5 .7 .EVALUASI RULE ..... ....... ........ . ... .. . ................... .30
2.5.8 .FLOATING MEMBERSHIP FUNCTION ......... ...... ... .31
2.5.9 .OPERASIONAL DEVICE ........... .. ...... ..... .............. 33
2.5. 10 MODE INAKTIF ........................ .. ................... .. .. 37
2. 5.11 ORGANISASI MEMORI. .......................... ............ 3 7
BAB III TEORI DASAR SURROUND PROCCESSOR ............................ 39
3.1 PENDAHULUAN .................................... . ............. .. ...... 39
3.2 DOLBY STEREO DAN CARA KERJANYA ........................... 42
3.2.1.DOLBY STEREO ENKODER ............ .. ... '.......... .... .. .42
vii
3.2.2.DOLBY STEREO DEKODER ..... ....... .. ..... .. ... ... ...... .41
3.2.3.PRO LOGIC (ACTIVE) DEKODER ....... ................... .42
3.3 .EFEK PSIKO-AKUSTIK ...... .. ................ . ....... .. ...... .. ......... 43
BAB IV FUZZY LOGIC SURROUND PROCCESSOR ........ . .................... 45
4. 1 .DOLBY SURROUND DEKODER ........ . .. . .. . .. .. . . .................. 45
4.1.1. BLOK DIAGRAM MODE SURROUND
PROCCESSOR .... ..... ...................... .... .. ............... 52
4.1.2. BLOK DIAGRAM SURROUND DEKODER ............... .48
4.1.3. RANGKAIAN SURROUND DEKODER .... .. .............. .58
4.2 FUZZY LOGIC SURROUND CONTROLLER .... .... ................. 58
4.2.1. BLOK DIAGRAM FUZZY LOGIC SURROUND
CONTROLLER ...................................... . ............ 58
4.2.2. RANGKAIAN FUZZY LOGIC SURROUNP
CONTROLLER ..... . ........................ ... ................. 59
4.2.3. SOFTWARE FUZZY LOGIC SURROUND
CONTROLLER ........... . ............ ........................... 62
4.2.3 .1. MASUKAN DAN KELUARAN PENGATUR
FUZZY LOGIC SURROUND
CONTROLLER ......... .. ........ ........ ..... . ...... 63
4.2.3.2. TERM MASUKAN DAN KELUARAN PENGATUR FUZZY LOGIC SURROUND CONTROLLER ..... . .................. .. ...... . ....
1
viii
......
.
.........
64
4.3. SWITCIDNG MODE SURROUND DAN DISPLAY CONTROLLER
.. .......... ·············· ·········· ······ ···· ··········· ··· ····· ······· .... .. .. ... 67
4.3.1. PERENCANAAN PERANGKAT KERAS UNTUK MIKROKONTROLLER 8031 .... .. .. . .... .. .. .................................... 67
4.3.2. PERENCANAAN PERANGKAT LUNAK UNTUK MIKROKONTROLLER 8031 .... .. ...... .. . ...... . ..... ...... .. ...... .... ........ 67
BAB V PENGUJIAN DAN PENGUKURAN ............. ... ............ .... . .... .... . 70
5.1.PENGUKURAN DAN KALIDRASI HARDWARE
SURROUND PROCCESSOR. .... . .. .. ... ... ....... . ...... ... ........... .. 70
5 .2.PENGUKURAN SURROUND PROCCESSOR
MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC NLX 220 ........................... 71
BAB VI PENUTUP ....... .. ... .... .. .. ... ... ......... ... ... .... ..... . .. .. ........ ........ .73
4.1 .KESIMPULAN ......................... .. .. .. .................. .............. 73
4.2 .SARAN ............... ........ .. ... .............. .. ....... ... ......... ..... . ... 73
DAFTAR PUSTAKA ............................... ....... . ............................... 74
LAMPIRAN
A. RANGKAIAN SURROUND PROCCESSOR ANALOG
B. RANGKAIAN FUZZY LOGIC CONTROLLER
C. RANGKAIAN MIKROCONTROLLER 8031
D . LISTING PROGRAM MIKROKONTROLLER 8031
lX
DAFTAR GAMBA
DAFTAR GAM BAR
2. 1 FUNGSI MEMBERSHIP BOOLEAN DAN FUZZY ........ . ... .................. 6
2. 2 ISTILAH-ISTILAH DALAM FUNGSI MEMBERSHIP ......................... 7
2.3 FUNGSI S ... ................. . ... ... ................................................. ... 11
2.4 FUNGSI n .......................... .... ............................. .... ................ 11
2.5 FUNGSI T ........................................... ........................ ........ ... 12
2.6 FUNGSI TRAPESIUM ....... ................................ ... .............. . .. . ... 12
2. 7 TrPIKAL SISTEM KONTROL DENGAN FUZZY LOGIC ...... ..... ...... ... 13
2.8 STRUKTUR DASAR FUZZY LOGIC CONTROLLER .......... .. .... . ... . .. . 14
2.9 BLOK DIAGRAM NLX220 ............ .................. ..... ...................... 25
2. I 0 MEMBERSHIP FUNCTION ................ ............................. ......... 27
2. II MEMBERSHIP FUNCTION KECEPATAN ........... .. .. .. . .................. 28
2. 12 OVERLAP DUA MEMBERSHIP FUNCTION ....... .. ... ... ... ............... 28
2. 13 FUZZIFIKASI DARI TEMPERATUR INPUT ...... ... ......................... 29
2. 14 FLOATING MEMBERSHIP FUNCTION ............................ .. .... ... ... 31
2. 15 MODE IMMEDIATE OEFUZZIFIKASI ........... . ...................... ....... 36
2. 16 MODE ACCUMULATE DEFUZZIFIKASI. .. ............. .. ................... 36
2. 17 TIMING DIAGRAM .......... .. ......... ......... .. . .......... ........ ...................... 38
3.1 BLOK DIAGRAM DOLBY STEREO ENKODER YANG
DISEDERHANAKAN .......... . ..... . ................ .. .. . ....................... .40
3.2 BLOK DIAGRAM DEKODER MATRIKS DOLBY ..... ...... . .. .............. 44
X
3.3 ACTIVE DECODER PRO LOGIC ........... .. ... . ............................ .. ... 46
4. I SINYAL DEPAN MURNI MERl,JPAKAN
SINYAL KANAN DAN
KIRI ................ ......... .. .... ... ... ...... .... ..... ................... .. ... .... ...... 45
4.2 SINYAL DELAY TERTENTU YANG DIUMPANKAN KE DEPAN
MEMBERIKAN EFEK RUANG TERTENTU ........ ........................... .46
4.3 PADA
MODE
INI
SINYAL
SURROUND
MENGALAMI
GEMA-
BERGEMA ................ ........ ...... .... ... .. ....... .. ............... ... ........... 46
4.4 EFEK PERLUASAN RUANG DENGAN PENGURANGAN FREKUENSI
TINGGI. ... .. .... ...... ........ .... ....... .... .. . .... .. ... .............................. 47
4.5 BLOK DIAGRAM DEKODER SURROUND ...... .............. . .......... ... .. 48
4.6 RANGKAIAN BUFFER ... .. ...................... .......... . ... .... .. .............. 50
4.7 RANGKAIAN PENGUAT NON INVERTING .... ....... . ..... . .... ....... . .... 50
4.8 RANGKAIAN PENGUAT PEMBALIK FASA. ....... . .......................... 51
4.9 RANGKAIAN HIGHPASS FILTER ......... .. ..... .. ... ........................... 51
4.10 RANGKAIAN LOWPASS FILTER ............... ..... ... . .... .... ....... . ....... 52
4.11 RANGKAIAN PENGURANG ....... ..... ... ...................................... 52
4.12 RANGKAIAN SURROUND PROCCESSOR ... ...... ... ........ ............... 53
4.13 RANGKAIAN BANDPASS FILTER 100Hz-7KHz .................. ......... 54
4.14 RANGKAIAN DELAY .......... .............. ....... .. ......... ................... 55
4. 15 RANGKAIAN CENTER CHANNEL BANDPASS FILTER ....... .. .... ..... 56
4.1 6 RANGKAIAN LOWPASS FILTER 75Hz ........................ .. .. .. .. .. .... .57
4. 17 RANGKAIAN VOLTAGE CONTROLLED AMPLIFIER ........ . ...... .. ... 57
4.18 BLOK DIAGRAM FUZZY LOGIC CONTROLLER ........... . ... ..... ... .... 58
XI
4.19 RANGKAIAN BUFFER ..... ... . ......... ....... .... ... . ... .... ... .. .. ............. 59
4.20 RANGKAIAN BANDPASS FILTER ............... ............. .. ... .. . ...... .. . 60
4.21 RANGKAIAN FULLWAVE RECTIFIER ..... . ...... ............................ 60
4.22 RANGKAIAN FUZZY LOGIC NLX 220P ..... . .. . .................. ... ..... ... 61
4.23 RANGKAIAN OFFSET AMPLIFIER ... ............ .. ... ... ... . ......... ..... ... 62
4.24 IIUI3UNGAN INPUT DAN OUTPUT NLX 220P .
.. ' .. .61
4.25 TERM DARI MASING-MASING MASUKAN ... ....... .. ... .. ......... . ...... 64
4.26 DIAGRAM ALIR FUZZY SETS .. ........................ .. ........ .. .... .. ...... 66
4 .27 DIAGRAM ALIR MIKROKONTROLLER 8031 .. .. ... .... ... . .. . ... ... ....... 68
xii
DAFTAR TABE
DAFTAR TABEL
2.1 ABSOLUTE MAXIMUM RATINGS TA=25 C ........................ ... ....... 22
2.2 ANALOG CONVERTION SPESIFICATIONS ............... .. .. ......... ....... 23
2.3 SPESIFICATIONS AND RECOMMENDED OPERATING
CONDITIONS ...................... .. ............................ ...... ......... ...... 23
2.4 ALOKASI MEMORI NLX220 ......... ............... .............................. 37
2.5 COMMAND BYTE/ALAMAT GENAP ...................................... . .... 37
2.6 SELECT BYTE/ALAMAT GANJIL .......... ..... .... ...... ....................... 37
5.1 DATA PENGUKURAN AMPLITUDO SINYAL PADA SURROUND
PROCCESSOR. ..... ... ................ .. ............. ...................... ...... ..... 72
xiii
BAB I
PENDAHULU
BABI
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Surround proccessor merupakan alat pensintesa suara lingkungan yang
menghasilkan medan suara mengeliling sehingga pendengar akan merasakan
seperti berada dalam lingkungan sesungguhnya dari materi yang diputar. Sinyal
suara yang berisikan informasi lingkungan dapat berupa jalur khusus ( misalnya
pada sistem banyak jalur Cinerama yang mempergunakan 7 jalur suara ) ataupun
dengan mempergunakan sistem dua jalur yang dapat dikodekan kembali menjadi
jalur-jalur suara
lingkungan
yang
diinginkan. Diantara beberapa sistem
pengkodean surround, Do!by Stereo merupakan salah satu sistem yang paling
populer dengan ribuan film dan musik yang menggunakannya. Pada sistem ini,
reproduksi stereo dikembangkan dengan adanya kana) tengah pada sisi depan dan
kanal surround pada sisi belakang. Kana) tengah memberikan efek yang lebih
natural dan lebih jelas untuk percakapan. Kanal surround memberikan efek
kelingkungan yang lebih terasa. Pada gedung bioskop kanal surround
m1
diwujudkan
U
dengan
banyak
speaker kecil
yang
membentuk formasi
mengelilingi pendengar pada sisi kiri, belakang dan kanan. Sistem ini sangat
populer karena menempatkan informasi empat kanal pada dua kanal yang
membuat penduplikatan dari materi tersebut menjadi lebih mudah. Kelebihan
yang lain adalah kompatibilitas antara Dolby Stereo dengan sistem stereo biasa
2
yang berarti materi yang berisikan Dolby Stereo dapat dijalankan pada sistem
stereo standart ( efek-efek surround tidak akan terdengar ).
Pada proses pendekodean,
sinyal
kana!
tengah
didapatkan
dari
penjumlahan sinyal kana! kanan dan kanal kiri sedangkan $inyal surround
didapatkan dari pent,TtJrangan sinyal kana! kiri terhadap kana! kanan. Analisa pada
output sistem ini memperlihatkan beberapa kelemahan, dimana kedua kana! utama
( kana! kanan dan kana! kiri ) tidak hanya membawa informasi kana! kanan atau
kiri saja tetapi juga kana! tengah dan kana! surround. Demikian juga dengan kana!
tengah yang tidak hanya mendekodekan sinyal-sinyal percakapan saja tetapi
merupakan penjumlahan total kana! kanan dan kana! kiri . Kana! surround pun
tidak hanya merupakan sinyal informasi kelingkungan, namun juga menghasilkan
sinyal pengurangan kana! kanan dan kana! kiri .
Agar didapatkan pemisahan antar kana! yang lebih baik, diperlukan
pengaturan vektor kearahan dari sinyal-sinyal tersebut. Dengan menganalisa
komposisi dari fasa, amplituda dan frekuensi dari sinyal stereo terkode Dolby,
maka akan didapatkan sinyal koreksi untuk mendapatkan level sinyal dengan
vektor arah yang benar. Bila pada suatu saat sinyal kanan dan sinyal kiri
mempunyai amplituda dan fasa yang sama, maka controller akan mengatur
sedemikian rupa sehingga level kana! tengah akan diperbesar dan kana! surround
diperlemah. Sebaliknya bila sinyal kana! kanan dan kana! kiri beramplitudo sama
tetapi mempunyai fasa yang berbeda 180 derajat, maka controller akan
memperkuat level kana! surround dan memperlemah level kana! tengah. Demikian
juga untuk kana! kanan dan kiri, bila amplituda kana! kanan lebih tinggi dari
kana! kiri maka level kana! kanan akan diperkuat dan level kana! kiri diperlemah
dan sebaliknya.
3
Pengaturan vektor kearahan pada surround proccessor diatas diperlukan
agar efek pergerakan obyek pada film dapat pula dirasakan dengan efek
pergerakan pada tata suara. Controller vektor kearahan tersebut selama ini banyak
dikenal dengan Dolby Pro Logic dekoder yang menghasilkan pemisahan antar
kanal 35 dB dari pemisahan semula yang 3 dB. Agar didapatkan efek pemisahan
yang lebih besar dan lebih natural maka dibuat controller dengan teknologi fuzzy
logic controller.
Pt!nggunaan teknologi fuzzy logic adalah karena pcnalarannya mmp
dengan cara berpikir manusia, karena itu perancangan dalam pengatur fuzzy tidak
memerlukan pemodelan dari sistem yang diatur. Hal ini cocok untuk melakukan
proses dimana hubungan antara masukan dan keluaran terlalu sulit didefinisikan
secara matematis .
1.2. Permasalahan
Berdasar latar belakang masalah,
teori
tentang logika fuzzy
dan
penerapannya merupakan masalah yang relatif baru. Dengan didasari logika fuzzy
pada tugas akhir ini akan dirancang suatu sistem pengontrol vektor kearahan pada
surround proccessor.
Masalah lain yang dihadapi dalam tugas akhir tm adalah bagaimana
prinsip kerja surround proccessor.
Selanjutnya bagaimana penerapan teknologi fuzzy logic digunakan untuk
mengontrol vektor kearahan pada surround proccessor.
1.3.
Tuj~an
Tujuan dari tugas akhir ini adalah:
4
•
Mempelajari teori logika fuzzy dan penerapannya.
•
Mempelajari prinsip kerja surround proc.:cessor.
•
Menerapkan teknologi fuzzy logic controller untuk pengontrol vektor
kearahan pada surround proccessor.
1.4. Metodologi
~
Untuk merealisasi tujuan yang diinginkan dari pembuatan tugas akhir
101,
langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Studi kepustakaan.
b. Studi lapangan.
c. Merancang alat.
d. Membuat perangkat keras dan perangkat lunak.
e. Melakukan uji coba dan kalibrasi peralatan.
f. Menyusun naskah.
1.5. Sistematika Pembahasan
.-....
Sistematika dalam penyusunan buku tugas akhir 1m adalah sebagai
berikut:
•
Pada BAB I diuraikan mengenai Jatar belakang, permasalahan, tujuan,
metodologidan sistematika pembahasan dari tugas akhir ini.
•
Pada BAB II akan dibahas mengenai teori dasar pengatur fuzzy yang
menjelaskan perbedaan logika fuzzy dengan logika konvensional, teori
himpunan fuzzy, proses yang terjadi pada pengatur fuzzy, serta IC NLX220
yang diimplementasikan sebagai pengatur fuzzy .
"'
-
~
~-
5
•
Pada BAB III akan dibahas mengenai teori dasar surround proccessor dan
sistem pengontrol vektor kearahan .
•
Pada BAB IV akan dibahas mengenai perencanaan perangkat keras dan
perangkat lunak, mulai dari diagram blok keseluruhan sistem, sampai realisasi
bagian-bagian dari sistem ini.
•
Pada BAB V akan dibahas mengenai pengujian dari peralatan yang telah
dibuat.
•
Pada BAB VI adalah penutup, bab ini berisikan kesimpulan dan saran-saran
dari tugas akhir ini .
1.6. __,..
Relevansi
•
Diharapkan pada tugas akhir ini dapat menghasilkan metode perancangan
yang dapat
digunakan sebagai
referensi
atau
masukan
dalam
suatu
perancangan yang menggunakan teknologijiJzzy logic controller.
•
Pengembangan penggunaan teknologi fuzzy logic controller pada surround
proccessor.
BAB I
TEORI LOGIKA FUZ
BABII
TEORI LOGIKA FUZZY
2.1. Pendahuluan
Pada pertengahan tahun 1965 Prof Lo(fi Zadeh dari Universitas California
di Berkeley memperkenalkan teori logika fuzzy . Teori ini merupakan generalisasi
dari logika multi nilai dan logika konvensional atau logika boolean dalam kasuskasus tertentu. Beberapa tahun kemudian teori ini dikembangkan kearah aplikasi
kontrol praktis.
Fungsi utama dari logika fuzzy adalah untuk aplikasi kontrol dengan
intu~(
mendefinisikan term dan rule yang
sebagai pengganti fungsi matematis
yang kompleks atau tidak tinier. Dengan demikian logika fuzzy merupakan
aproksimasi dari penalaran manusia. Perbedaan utama antara logika fuzzy dengan
logika konvesional adalah logika fuzzy tidak hanya mengevaluasi dua nilai 'true'
atau 'false', melainkan juga memberikan!mengijinkan derajat keanggotaan dari
beberapa
set/himpunan
serta
memungkinkan
yang
range
-,:----,--
({
0.5 - --
kontinyu .
Cut
f; ~
I
I
I
0
6
Boolean
0
Tinggi
5 6
Fuzzy
Gambar 2.1.
Fungsi membership Boolean dan Fuzzy
6
7
Tinggi
7
Sebagai contoh klasik, suatu elemen secara pasti hanya mempunyai dua
kemungkinan, menjadi anggota atau tidak. Tetapi dalam fuzzy elemen itu dapat
mempunyai kemungkinan menjadi anggota dari beberapa set/himpunan dengan
nilai keanggotaan (degre of membership) yang terletak antara 0 dan 1, seperti
terlihat pada gambar 2.1. Bagian-bagian dari membership sebagai berikut.
~
Derajat
Keanggotaan
Label
Hangat
'----..
Panas
1
Fungsi
Membership
0,5
0
40
----- 60
80
Crisp Input
Gambar 2.2.
Istilah-istilah dalam fungsi membership
2.2. Penulisan Himpunan Fuzzy
Misalkan X merupakan semesta pembicaraan dengan anggota yang
berhingga x yang dinotasikan X = { x }, maka himpunan Fuzzy A didefinisikan
sebagai sekumpulan pasangan yang diurutkan.
A = {x,uA(x) }, x &X
uA(x) menyatakan tingkat keanggotaan x didalam A, yang harganya terletak pada
interval [0,1]. Tingkat 1 menyatakan keanggotaan penuh (full membership),
tingkat keanggotaan 0 menyatakan tanpa keanggotaan (non membership),
sedangkan tingkat antara 0 dan 1 menyatakan kekaburan antara keanggotaan
penuh dan tanpa keanggotaan. Tingkat keanggotaan inilah yang biasanya disebut
8
sebagai tingkat logika Fuzzy. Himpunan fuzzy A1 pada semesta pembicaraan X
yang anggotanya berhingga, X = { xI, x2, x3, ... , xn }dapat dinyatakan dalam
bentuk :
A
=
uA(xl)lxl
t-
uA(r2)/x2 + ... + uA(xn)lxn
= I uA (xi)lxi
tanda '+' menyatakan operasi gabungan (union), tanda '/' untuk menghubungkan
sebuah anggota dengan nilai keanggotaannya.
Jika x merupakan semesta pembicaraan yang anggotanya tak berhingga
(kontinyu), maka himpunan fuzzy A dinyatakan dalam bentuk:
A = /uA(x) lx
Tanda integral menyatakan operasi gabungan.
2.2.1. Operasi-operasi Pada Himpunan Fuzzy
2
Beberapa operasi dasar yang diberlakukan terhadap himpunan fuzzy A dan
B dari semesta pembicaraan X dengan tingkat keanggotaan uA(x) dan uB(x)
untuk xeX adalah sebagai berikut:
1. Dua himpunan fuzzy A dan B dikatakan sama ( A=B ) bila :
/x uA(x)/x /x uB(x)lx
o-=.
atau uA(x)lx ~ uB(x)lx, Vx eX
2. Gabungan dari himpunan fuzzy A dan B ( A u B ) didefinisikan
sebagai :
AuB
=
/x (uA(x)
V uB(x))lx
' V' menyatakan operasi max (maxsimum)
1
Jun Yan, Michael Ryan, James Power, USING Fuzzy LOGIC (Prentice Hall, l994), p. 16.
~ Ibid pp.20-21
9
Tingkat keanggotaan gabungan adalah :
uA u B (x)
=
max (uA (x), uB(x)), Vx
&
X
3. Irisan dari himpunan fuzzy A dan B dinotasikan A n B dan
didefinisikan sebagai:
An B
=
_& (uA(x) A uB(x))lx
uA n B (x)
=
max (uA(x), uB(x)), Vx & X
'A' menyatakan operasi min (minimum).
4. Komplemen dari himpunan fuzzy A dinotasikan A dan didefinisikan :
A
=
_& {1- uA(x)}/x
uA(x)
=
1-uA(x), Vx
&
x
5. Hasil kali dari dua himpunan fuzzy A dan B dinotasikan oleh AB dan
didefinisikan:
AB
=
_& (uA(x) uB(x))/x
uAB(x) · · (uA(x) uB(x)), Vx
&
x
2.3 . .E!!.!:!.g_si Keanggotaan3
Untuk menyatakan hubungan sebuah input dengan sebuah himpunan fhzzy
diperlukan fungsi keanggotaan. Fungsi keanggotaan harus disusun sesuai dengan
karakteristek jangkauan input yang ada, setelah ditentukan jangkauan input maka
fungsi keanggotaan dapat didefinisikan oleh pemakai/pemrogram. Didalam
sebuah semesta pembicaraan dapat didefinisikan lebih dari satu fungsi
keanggotaan (membership function), dengan antara fungsi keanggotaan satu
dengan yang lain dapat terjadi saling tumpang tindih atau (overlap).
3
Ibid, pp. 17-19
10
Terdapat dua cara untuk memberikan keanggotaan suatu input kedalam
himpunan yakni secara numerik dan dengan fungsi .
•
Numerik
Disini banyaknya tingkat keanggotaan yang didefinisikan secara numerik
didalam himpunan fuzzy, tergantung jumlah anggota dalam himpunan fuzzy
atau sebanyak level diskrit didalam semesta pembicaraan.
•
Fungsi
Tingkat keanggotaan yang didefinisikan didalam semesta pembicaraan
dihitung secara fungsional, sehingga semua input yang berada dalam semesta
pembicaraan dapat dicari atau dihitung keanggotaannya dengan fungsi yang
telah ditentukan .
Macam-macam fungsi standart yang sering digunakan adalah:
a). Fungsi S
Fungsi S didefinisikan dengan:
S (x; a,b,c)
=
0
untuk x ~a
=
2((x-a)l(c-a))
untuk a ~x
=
1 - 2((x-c)l(c-a))
untuk b ~x
=
1
untuk x ~c
~
~h
c
11
d
1
0,5
a
0
b
c
X
Gambar 2.3. Fungsi S
b). Fungsi 1t
Fungsi ini hampir sama dengan fungsi S dengan nilai parameter a,b,c yang
berbeda, fungsi ini didefinisikan dengan:
1r (
untukx sc
x; a, b) = S ( x; c-b, c-b/2, c)
=
1-S (x ; c, c+b/2, c+b)
untuk x ~c
d
1
X
Gambar 2.4. Fungsi
1t
c). Fungsi Segitiga
Fungsi ini didefinisikan sebagai :
T(x; a,b,c) = 0
untuk x sa dan.x ~c
12
d
1
= ( x-a)/( b-a)
untuk a .Sx .S b
= (e-x)/( e-b)
untuk b .Sx .S e
----------
0 ,5
0
a
b
c
X
Gambar 2.5. Fungsi T
d). Fungsi Trapesium
Fungsi trapesium didefinisikan sebagai:
Tp (x; a,b,e,d) = 0
untuk x .Sa dan x ;?d
= (x-a)/( b-a)
untuk
a .Sx .S b
= ]
untuk
b .Sx .S e
= ( d-x )/(d-e)
untuk
e .Sx .Sd
d
1
0,5
0
a
b
c
Gambar 2.6
Fungsi Trapesium
13
2.4 Struktur Dasar Logika Fuzzy4
Fuzzy logic controller secara tipikal dapat digolongkan ke dalam sistem
kontrol close loop seperti pada gambar 2.6. Pada gambar 2.7 diperlihatkan elemen
utama dari fuzzy logic controller adalah unit fuzzifikasi, unit penalaran
fuzzy/basis pengetahuan, data dasar pengambilan keputusan fuzzy (knowledge
base) terdiri dari dua bagian utama yaitu data base untuk mendefinisikan fungsi
membership dan rule base yang menghubungkan nilai fuzzy input dengan nilai
output.
f
E
Fuzzy Logic
Control
u
Output
Sistem
Gambar 2.7.
Tipikal Sistem Kontrol dengan Fuzzy Logic
4
Ibid, pp. 46-47
14
Fuzzifikasi
Defuzzifikasi
Logika Pengambilan
Keputusan
Sistem yang diatur
Gambar 2.8.
Struktur Dasar Fuzzy Logic .Controller
2.4.1. Unit Fuzzifikasi5
Fuzzifikasi adalah proses pemetakan (mapping) cnsp input kedalam
set/himpunan fuzzy dalam semesta pembicaraan tertentu. Dalam proses kontrol,
data yang ditinjau berupa crisp dan proses fuzzifikasi diperlukan untuk
memetakan range input crisp yang ditinjau kedalam harga fuzzy yang sesua1
untuk sistem input yang bervariasi. Data selanjutnya dikonversi kedalam istilah
(term) linguistik yang sesuai sebagai label himpunan fuzzy yang didefinisikan
untuk sistem input yang bervariasi. Definisi fuzzifikasi :
x
=
fuzzifier (xo)
dimana : xo = crisp input
x
=
set/himpunan fuzzy
fuzzifier : yang memetakkan crisp input kedalam
set fuzzy .
5
Ibid, p. 49
15
Dalam kontrol real time input selalu diukur dengan sensor sebagai crisp
input memudahkan untuk memperlakukan harga tertentu sebagai fuzzy tunggal.
Bila ini diterapkan, sebuah data crisp yang ditinjau akan diubah kedalam fungsi
fuzzy tunggal didalam semesta pembicaraan tertentu. Dalam kasus ini input xo
diinterpretasikan sebagai sebuah hinpunan fuzzy A yang mempunyai fungsi
keanggotaan ,uA (x) - 0 kecuali pada titik xo pad a ,uA (x)
1.
2.4.2. Basis Pengetahuan 6
Dalam pengatur fuzzy, proses pengaturannya mendekati subyektif dalam
aplikasinya, karena proses tersebut didasarkan pada design pakarnya atau
pemrogram. Karena itu kebenaran basis pengetahuan dibangun dari aturan yang
digunakan dalam pemodelan fuzzy. Basis pengetahuan terdiri dari basis data dan
kaidah dasar. Basis data memberikan definisi, informasi penting dari parameterparameter fuzzy dalam himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan pada tiap-tiap
varia bel.
Kaidah dasar berisi aturan kontrol fuzzy yang hendak diberikan untuk
mendapatkan aksi berdasarkan dari data input yang diberikan/dimasukkan,
sehingga pada bagian ini merupakan penjelasan dari sistem yang diatur dan
menyatakan hubungan antara suatu input dengan kontrol yang harus diberikan
terhadap output. Dalam Perencanaannya meliputi:
1. Basis data
6
Ibid, pp. 50-51
16
Pembentukan
basis
data
adalah
dalam
pendefinisian
semesta
pembicaraan dari tiap-tiap variabel, pembentukan ini menentukan
jumlah himpunan fuzzy dan dalam merancang fungsi keanggotaan.
2. Pendiskritan dari semesta pembicaraan
Untuk sebagian besar aplikasi industri, harga numerik diukur secara
analog dan dapat dipandang sebagai semesta pembicaraan kontinyu
tanpa memberikan range. Harga ini dibuat diskrit dengan konversi
Analog to Digital untuk memberikan input kesistem FMC . Proses ini
sering disebut sebagai proses kuantisasi dan mendiskritkan semesta
pengukuran kedalam sejumlah segment. segment-segment ini akan
efektif menggantikan harga analog semula, dan membentuk semesta
pembicaraan dari variabel tertentu . Himpunan fuzzy didefinisikan
dengan memberikan derajat keanggotaan untuk tiap-tiap element dari
semesta diskrit.
Pemilihan jumlah segment berpengamh pada bagaimana mendapatkan
level
kontrol
yang
akan
diberikan,
sehingga jumlah
segment
berpengaruh pada resolusi kontrol. Pemilihan level kuantisasi harus
mengetahui lebih dulu Iebar input, karena pemilihan ini akan
menentukan error yang terjadi.
3. Pembagian ji1zzy pada ruang masukan (input space) dan keluaran
(output space)
Himpunan fuzzy mendefinisikan variabel-variabel masukan didalam
pernyataan (antecendent) sebuah kaidah atur fuzzy akan membentuk
sebuah jangkauan masukan fuzzy
yang sesua1 dengan semesta
17
pembicaraan, konsekuensinya adalah akan membentuk jangkauan
keluaran. Pembagian fuzzy ini menentukan banyaknya himpunan fuzzy
yang ada dalam semesta pembicaraan.
Sehingga jumlah total himpunan fuzzy dalam semesta pembicaraan
menyebabkan pembatasan pada jumlah maksimum kaidah atur fuzzy
yang dapat kita bentuk.
4. Membentuk Kaidah Atur Fuzz/
Didalam sistem pengaturan mesin industri, hubungan masukan kcluaran
dan plant biasanya sulit untuk didefinisikan secara matematik.
Akibatnya menyulitkan dalam pemodelan dan simulasinya. Tetapi
ketrampilan seorang operator dalam mengatur plant dapat berhasil tanpa
memodelkannya secara kuantitatif Operator tersebut secara sadar atau
tidak telah menggunakan kaidah-kaidah pernyataan IF - THEN untuk
mengatur plant, metode pengambilan keputusan pada pengatur fuzzy
mempunyai kemiripan dengan seorang operator yang terampil tersebut.
Pengatur fi.1zzy dibangun oleh sekumpulan kaidah atur dinyatakan
dalam bentuk IF- THEN yang mana IF (kondisi) dan THEN (aksi atur) .
Bagian pernyataan dari kaidah atur adalah kondisi dan bagian
kesimpulan adalah aksi atur. Sehingga bila dinyatakan kedalam variabel
linguistik kaidah atur fuzzy mempunyai bentuk:
7
Ibid, pp. 52-53
Rule 1
IFxl isAJJAND .. . ANDxmisAlm THENyisBJ
Rule 2
IF x2 is A21 AND ... AND xm isA2m THEN y is B2
18
Rule
IF xi is Ani AND ... AND xm is Anm THEN y is Bn
11
2.4.3. Logika Pengambilan Keputusan Fuzzy (Knowledge base)
Proses pengambilan keputusan (rule evaluation) akan memberikan suatu
output aksi kontrol jika suatu respon input diberikan kedalam rule evaluation.
Proses ini diberikan berdasar basis pengetahuan yang telah didefinisikan didalam
terms dan rules, proses yang terjadi adalah:
Pada tahap pertama term-term yang membentuk suatu rule akan
dibandingkan input fuzzynya satu dengan yang lainnya. Jika dalam satu rule lebih
dari satu input fuzzynya, maka input fuzzy yang berpengaruh pada aksi atur
adalah input fuzzy dengan kefuzzyan minimum. Bila dalam sebuah output
mempunyai lebih dari satu rule yang membentuk aksi kontrol output, rule yang
menjadi pemenang adalah rule yang mempunyai ke-fuzzy-an paling maksimum.
Metode diatas disebut dengan metode MIN-MA X, dimana relasi AND merupakan
operasi minimum, sedangkan relasi OR (yang menghubungkan rule satu dengan
yang lain dalam satu jangkauan output) merupakan operasi maksimum .
2.4.4. Unit Defuzzifikasi
Defuzzifikasi adalah proses pemetakan (mapping) nilai output fuzzy
kenilai non-fuzzy (crisp) dan dapat dinyatakan sebagai berikut:
yo
=
dejuzzifier(y)
dimana y = nilai output fhzzy
defuz~ir
yo = nilai non-fuzzy (crisp) dan
: defuzzifikasi yang didefinisikan pemrogram
19
Pada umumnya metode defuzzifikasi yang digunakan adalah:
•
Met ode Mean of Maximum (MOM)
Metode ini juga disebut height defuzzification, adalah metode yang
menghasilkan niiai output rata-rata dari nilai-nilai output maximum
fungsi membership
•
Met ode Centre of Gravity (COG)
Metode ini menghasilkan nilai output yang merupakan gravity dari
distribusi nilai output fungsi membership, metode ini paling banyak
digunakan.
2.4.5. Sistem yang diatur
Sebelum kita menentukan term dan rule dari pengatur fuzzy, terlebih
dahulu harus ditentukan parameter-parameter input dan ouput dari plant yang
diatur, ini berguna dalam menentukan banyaknya input dan output yang diatur.
Pembentukan fungsi-fungsi keanggotaan yang digunakan untuk memetakkan
semua input yang mungkin ke derajat keanggotaannya, juga kaidah-kaidah atur
yang mengatur proses kontrol dari semua parameter input dari plant.
2.5. Mikro Controller Fuzzy NLX220
8
j
2.5.1. Pendahuluan
NLX220 merupakan device yang membentuk kalkulasi logika fuzzy
secara langsung di hardware. Karena memang dibuat untuk kontroller, maka
8
Adaptive Logic, 1994, Stand Aloe Fuzzy Logic Controller NLX220(P), pp. 1-selesai
20
mudah dalam pemakaian, performansi, feature, dan tangguh dalam lingkungan
yang kasar.
Device ini terdiri dari 4 analog input dan output dengan sumber clock
internal. NLX 220 akan menyerap daya yang rcndah saat operasi normal dan
mempunyai mode power-down yang akan mengurangi daya dengan faktor 10.
Fuzzy logic sangat sesuai dengan proses-proses yang mempunyai input
data yang acak dan sistem tidak linier untuk laju sistem kontrol yang tangguh.
Metodologinya memakai deskripsi secara linguistik dari ssitem, sehingga
manjadikannya sangat intuitif dan mudah untuk dipakai. Dapat juga dipakai untuk
menambahkan
kecerdasan
pada produk-produk industri,
misalnya untuk
meningkatkan performansi, menambah feature, dan meningkatkan effisiensi.
NLX220P bisa diprogram yang sesuai untuk development dan produksi
yang terbatas. Kompatibilitas pin NLX220 memakai teknologi OTP untuk storage
dan sesuai untuk produksi yang beragam.
Memori menyimpan MF Fuzzy dan parameter rule. Pengorganisasian
memori fleksibel dan dengan efisien mengadaptasi keperluan dari aplikasinya.
Device ini menyimpan 111 variabel Fuzzy yang diorganisasikan dalam bentuk
keperluan rulenya.
Device menyediakan 6 tipe MF yang berbeda untuk berbagai aplikasi . MF
mempunyai slope konstan dan hanya perlu spesifikasi tipe, Iebar, dan center.
NLX220 juga menyediakan floating MF, dimana Iebar dan center bisa 'float'
dibuat berubah-ubah dengan dinamis. Floating MF dimanfaatkan untuk mengukur
penurunan, membuat timer, atau meng-adjust untuk men-drive sensor.
21
Ada dua metode Ddfuzzifikasi, immediate dan accumulate. Immediate
akan men-drive output untuk harga yang sudah tertentu dan accumulate untuk
menambahkan harga yang telah ada.
2.5.2. Deskripsi Pin
Input
RESET,
Untuk menginisialisasi device dengan sinyal aktif low. Harus tetap aktif
hingga sedikitnya 8 clock untuk memastikan operasi yang lama telah habis . Dapat
diaktifkan dengan rangkaian delay power-up. Dengan Reset akan mengaktifkan
mode lo-power.
AIN(0-3),
Input data analog yang dengan internal akan dikonversikan ke 8 bit data
digital. Input yang tidak dipakai harus di-ground-kan .
XIN
Clock input, boleh dipakai eksternal input clock atau dengan kristal, di
mana ujung satunya di-ground-kan.
PROG
Untuk saat pemrograman NLX220P . Pin ini tidak dipakai pada NLX220 .
Saat operasi harus di-ground-kan.
PRESCALE,
Input logika ' 1' menandakan dalam mode prescale dan ' 0' dalam operasi
normal. Pin ini di-ground-kan saat mode prescale tidak pernah digunakan atau
dihubungkan dengan pin READY untuk operasi kontinyu . Mode juga bisa
dipanggil selama pengoperasian oleh logika ekternal. Setelah RESET diaktifkan,
22
PRESCALE input harus dipertahank:an pada logika rendah sedikitnya selama 4
clock.
Output
AOUT (0-3),
Analog output, 8 bit data digital dikonversikan secara internal ke level
analog.
READY,
Setelah reset pm ini menandakan device mulai men-sample dan
memproses data. Pin ini seharusnya tidak dihubungkan atau disambungkan
dengan PRESCALE selama pengoperasian.
VREF,
Memfilter referensi tegangan internal, hubungkan ke ground dengan
0, 1uF kapasitor.
Tabel 2.1 . Absolute maximum Ratings Ta = 25 C
Parameter
Min
Max
Unit
Vdd
-0,5
7,0
v
Vss
0
0
v
Digital Input
0
Vdd
v
Analog Input
0
Vdd
v
100
mV
150
c
Power Dissipation
Storage temperatur
-50
23
Tabel2 .2. Analog Convertion Specifications
Parameter
Value
Units
Resolution
1
Bit
Slew Rate, Tracking
1,6
V/ms max
Zero Code Error
lx
LSB
Full Scale Error
lx
LSB
Signal to Noise Ratio
45
dB min
10KHz
Per Channel
Sampling Rate
Tabel2 .3. Specifications and Recommended Operating Conditions
Parm~te
Vdd
Supply Voltage
Idd
Supply Current
Iol
Digital output
Min
Norm
Max
Unit
4,75
5,0
5,25
v
rnA
15
rnA
-40
uA
Low Level Current
Ioh
Digital output
High Level Current
F
Clock Frequency
1
10
MHz
Vil
Digital input
0
0,8
v
3,5
Vdd
v
-40
uA
Low Level voltage
Vih
Digital input
High Level voltage
Iil
Digital input
Low Level voltage
24
Iih
Digital ·input
uA
High Level voltage
Zin
Analog Input impedance
100
Yin
Analog input Voltage
0
Vo
Analog Output
Vss+0,5
150
250
kOhm
Vdd-0,5
v
v
voltage range
Io
Analog Output Current
-5
Tw
Reset Pulse Width
100
ms
Tsv
Reset inactive before clock
10
ms
Ta
Operating
Ambient 0
5
70
rnA
c
temperature
2.5.3. Arsitektur Device
Device ini adalah stand alone kontroller Fuzzy logic yang membentuk
semua kalkulasi di dalam hardware dan tidak memerlukan software. Input dapat
secara langsung dihubungkan ke sensor atau switch, demikian juga outputnya
langsung dihubungkan dengan piranti analog atau digunakan untuk fungsi kontrol.
Komponen utama NLX220 adalah Fuzzifier, Deffuzzifier, dan Kontroller.
Fuzzifier mengkonversikan input data ke dalam data Fuzzy, dan dalam
hubungannya dengan kontroller, akan mengevaluasi data fuzzy dengan definisi set
rule yang dimasukkan
yang menggambarkan sistem kontrol yang dimaksud.
25
Setelah rule-rule dievaluasi, deffuzzifier memberikan nilai aksi ke output yang
bersesuai an.
8-bil Lal~:h
Analog
Inputs
and
MUX
.----.1
Fuzzifier
Defuzzifiert------i
8-bit Latch
Gambar 2.9 Blok diagram NLX220
26
2.5.4. Membership Function (MF)
MF dipakai untuk membagi input ke dalam bagian-bagian dimana
inputnya biasanya bervariasi. MF dibandingkan dengan data input untuk
mengetahui dimana data tersebut akan ditempatkan. Tempat-tempat tersebut
tergantung disainernya dalam mengklasifikasikan data, misalnya hangat, cepat,
atau tinggi.
Dalam hal ini termometer, pembagiann suhunya dibuat sehalus mungkin, misal :
1. Di bawah 60 F = Dingin
2. 60 F- 70 F = Cool
3. 70 F- 75 F = Moderat
4. 75 F- 85 F =Warm
5. Di at as 85 F = Panas
Pembagian ini hanya secara intuitif saja. Di dalam Fuzzy Logic 5 bagian
m1 disebut MF. Pembagian ini boleh terjadi ovelap, dimana datanya berarti
member dari kedua MF. Misalnya dingin dengan cold.
NLX220 mensupport 6 macam slope:
1. Left Inclusive
2. Symmetrical Inclusive
3. Right Inclusive
4. Symmetrical Exclusive
5. Left Exclusive
6. Right Exclusive
Di dalam aplikasinya didefinisikan dengan nama, tipe bentukannya, dan
nilai numerik center dan width-nya. Pemilihan MF harus hati-hati agar dapat
27
menyederhanakan banyak model. Misalnya, dalam termometer Dingin adalah left
inclusive dan Panas right Inclusive MF.
Left Inclusive
Symmetrical
Right Inclusive
Inclusive
Center
Center
'-tr1~+.
Width
Width
Width
Symmetrical Exclusivle
~-w
. -idth1~·
Center
_
Left Exclusive
I
Center
Width
Right Exclusive
I
Center
t+-------.1
Width
Gambar 2. 10. Membership Function
Ketepatan kontrol pada operating point yang diinginkan dapat diberikan
dengan sempitnya Symmetrical Inclusive MF. Aplikasinya kontrol motor, yang
perlu sekali kepresisian. Contoh dari gabungan dari tipe dan Iebar yang berbeda
dipakai untuk memonitor kecepatan motor.
..
28
Very Slow
Slow
Little
Slow
Correc
t
A
Little
Fast
Fast
Very Fast
Gambar 2.11 . Membership Function Kecepatan
MF dapat di-overlap-kan agar membentuk tipe MF baru seperti
trapezoidal, yang merupakan gabungan dari Left Inclusive dan Right Inclusive.
Data input yang masuk ke dalam tipe trapezoid adalah member dari kedua MF
tersebut.
Membership
in Both
Functions
Gambar 2.12. Overlap Dua Membership Function
~MIUK
1VJ
ll
29
2.5.4. Variabel Fuzzy
Adalah ekspresi linguistic yang menunjukkan input bersesuaian dengan
.MF di sumbu mendatarnya. Varabel Fuzzy berdasarkan pada Membership
Function dan Input variabel, seperti misalnya :
if Temperatur is Cool
Di dalam contoh ini ' Temperatur' adalah input dan 'Cool' adalah Membership
Function.
Hubungannya dikerjakan oleh Fuzzifier, hasilnya adalah data Fuzzy yang
menunjukkan derajat mana data input yang sesuai dengan .MF. Data Fuzzy adalah
numerik dan berkisar antara 0- 63 di dalam NLX220.
Cool
Cold
0
60
65
Mod
70
Hot
Warm
75
80
Gambar 2.13. Fuzzifikasi dari Temperatur input
85
30
2.5.5. Rule (Aturan)
Rule adalah berisi satu atau lebih variabel Fuzzy dan sebuah nilai aksi ke
outputnya. Rule dipakai untuk memberitahu ke kontroller bagaimana menanggapi
perubahan input data.
Misalnya :
Output -5 if Velocity is Fast and Acceleration is Positive
Output ' 5 if Velocity is Little_Slow and Acceleration is Zero
Di rule pertama, variabelnya adalah ' Velocity is Fast' dan kedua
' Acceleration is Positive' . Aksi '-5' dan '+5' diberikan ke output untuk
mengurangi atau mempercepat motor. Jika memakai tanda '±' berarti mamakai
mode output accumulate yang menunjukkan bahwa output bisa ditambah atau
dikurangi.
2.5.6. Evaluasi Rule
Ada beberapa metode untuk mengevaluasi Rule Fuzzy Logic. NLX220
mengevaluasi dengan teknik dua step MAX-of-MIN .
Step pertama - MIN, semua nilai variabel Fuzzy dibandingkan dan nilai
paling rendah mewakili Rule. Step kedua - MAX, nilai rule dibandingkan dan
nilai paling tinggi yang menang.
Membership function, variabel Fuzzy, dan Rule dibuat dan dikelompokkan
menurut keperluan aplikasi . Sifat-sifat fisik
dipahami sebelum memasukkan model Fuzzy.
sistem yang mau dikontrol harus
31
2.5.7. Floating Membership Function
Keistimewaannya
memakai
fungsi
Floating
MF.
Floating
yang
dimaksudkan adalah nilai center dan width dari MF dapat dibuat berubah-ubah,
yang biasanya adalah nilainya tetap dan disimpan di memori. Di dalam floating
membership function nilainya dapat berasal dari input atau output.
/-